Hay muchos contendientes que considerar: ¿fue el jueves 12 de marzo, el día después de que Tom Hanks anunció que estaba enfermo y la NBA anunció su cancelación? ¿Fue acaso el lunes 1° de junio, el día en que lanzaron gas lacrimógeno a los manifestantes pacíficos para que el presidente estadounidense, Donald Trump, pudiera realizar cómodamente la sesión fotográfica donde blandía la Biblia?	En realidad, no fue ni uno ni otro, según el Laboratorio de Historia Computacional de la Universidad de Vermont. En su lugar, el laboratorio ofrece esta respuesta: el domingo 31 de mayo. Ese día no solo fue el más triste del año 2020 hasta ahora, sino también el más triste registrado por el laboratorio en los últimos trece años. O al menos, el día más triste en Twitter.	Los investigadores lo llaman el Hedonómetro. Se trata de un invento de Chris Danforth y su socio Peter Dodds, ambos matemáticos y científicos computacionales capacitados y codirectores del laboratorio. El Hedonómetro ha estado en funcionamiento durante más de una década, midiendo la elección de palabras en millones de tuits, a diario, en todo el mundo, para obtener una medida de bienestar cambiante.	De hecho, la última vez que The New York Times visitó al equipo del Hedonómetro, en 2015, el principal hallazgo que surgió fue nuestra tendencia hacia una positividad implacable en las redes sociales. “Uno de los años más felices en Twitter, al menos en inglés”, afirmó Danforth recientemente con un dejo de lamentación. Ese resultado ahora parece provenir de una era antigua. “Desde entonces ha sido un largo declive”.	El Laboratorio de Historia Computacional es parte de un pequeño pero creciente ámbito de investigadores que tratan de analizar nuestra salud mental nacional a través del lente de nuestra vida en línea. Después de todo, nunca habíamos tenido una reserva tan asombrosa de datos en tiempo real, lo que se conoce como nuestra “huella digital”, de dónde elegir.	Esa reserva de información jamás había sido tan grande como ahora, en el verano de 2020: en los primeros meses de la pandemia, Twitter reportó un aumento del 34 por ciento en el promedio diario de crecimiento de usuarios. Sin nuestra vida social habitual como antídoto y ancla, nuestras redes sociales ahora se parecen mucho más a la vida real que nunca.	Desde 2008, el Hedonómetro ha reunido al azar un diez por ciento de todos los tuits públicos, a diario, en una decena de idiomas. Así, la herramienta busca las palabras que han sido clasificadas por su connotación alegre o triste, hace un conteo y calcula una especie de promedio nacional de felicidad basado en las palabras que dominan el discurso.	Desde el comienzo de la pandemia, las lecturas de tristeza del Hedonómetro han establecido récords múltiples. Este año, “hubo un mes completo (y nunca se había visto esto) hubo un mes completo en el que el Hedonómetro estaba identificando expresiones más tristes que el día del Maratón de Boston”, explicó Danforth. “Nuestra atención colectiva es muy efímera, así que fue realmente notable que el instrumento mostrara, por primera vez, este estado de ánimo de depresión continua, y luego empeoró aún más, cuando comenzaron las protestas”.	James Pennebaker, un intelectual fundador del análisis del lenguaje en línea y psicólogo social de la Universidad de Texas en Austin, se interesó en lo que nuestra elección de palabras revela sobre nosotros mismos (nuestros estados de ánimo y nuestro carácter) en el momento exacto en que el internet estaba proporcionando por primera vez una reserva textual tan vasta de la que podría extraerse información y analizarla.	“Esta huella digital es un marcador del que no somos conscientes, pero deja marcas que nos dicen hasta qué grado evitas situaciones y el grado en el que estás conectado con la gente”, dijo Pennebaker, autor de “The Secret Life of Pronouns” (la vida secreta de los pronombres), entre otros libros. “Nos dice cómo le estás prestando atención al mundo”.	Munmun De Choudhury, profesora de la Escuela de Computación Interactiva de Georgia Tech, también está analizando la información digital para comprender el bienestar. El trabajo de De Choudhury a lo largo de los años se ha centrado no solo en estudios de población, como el Hedonómetro, sino también en el individuo.	En 2013, ella y sus colegas descubrieron que al analizar a las nuevas madres en las redes sociales podían ayudar a predecir cuáles podrían desarrollar depresión posparto, con base en sus publicaciones previas al nacimiento de sus bebés. Una de las señales más reveladoras fue el uso de pronombres en primera persona del singular, como “yo” y “mí”.	Este hallazgo surgió por primera vez en el trabajo de Pennebaker, pero De Choudhury dijo que ese estudio en particular le “abrió los ojos”. “Nos sorprendió gratamente que haya tantas señales en las publicaciones de las redes sociales de una persona que puedan ayudarnos a hacer estas predicciones”, afirmó De Choudhury.	Algunos estudios han demostrado que el uso frecuente de las redes sociales está relacionado con la depresión y la ansiedad. ¿De verdad podemos distinguir nuestra felicidad nacional con base en este entorno digital particular y la fracción de la población (uno de cada cinco en 2019) que utiliza Twitter con regularidad?	Sabemos que los algoritmos de Twitter están diseñados para mantenernos enganchados a nuestras cronologías, comprometidos emocionalmente con el contenido que se nos presenta, engatusados para permanecer en un cierto estado mental. “¿Acaso los científicos sociales toman entonces tu estado final, después de todas estas intervenciones que estas plataformas te han mostrado, y determinan un estado de ánimo nacional partir de eso? Hay una gran parte de provocación de la plataforma que está incrustada en la información, pero que no se está identificando”, dijo.	
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