Dr. Algoritmo
Um algoritmo de computador mostrou-se capaz de analisar postagens em sites de relacionamento e encontrar indicadores linguísticos indicando que seus autores teriam um diagnóstico de depressão meses ou anos depois.
Analisando os dados da mídia social que os usuários compartilharam nos anos e meses que antecederam o diagnóstico de depressão, os pesquisadores descobriram que seu algoritmo prevê com precisão esse diagnóstico futuro.
Ao contrário de um estudo secreto sobre emoções feito pelo Facebook, que foi duramente criticado e até gerou uma investigação sobre a empresa, neste caso os voluntários e pacientes concordaram em ter suas postagens e comentários analisados.
Indicadores de depressão no Facebook
Os indicadores da depressão incluem menções de hostilidade e solidão, palavras como "lágrimas" e "sentimentos", e o uso mais intensivo de pronomes na primeira pessoa como "eu" e "meu".
"O que as pessoas escrevem nas mídias sociais e on-line capta um aspecto da vida que é muito difícil de acessar em medicina e pesquisas. É uma dimensão que é relativamente inexplorada, em comparação com marcadores biofísicos da doença. [No caso de] condições como depressão, ansiedade e TEPT [Transtorno de Estresse Pós-Traumático], por exemplo, você encontra mais sinais na maneira como as pessoas se expressam digitalmente," disse Andrew Schwartz, professor da Universidade Stony Brook (EUA).
Para construir o algoritmo, os pesquisadores analisaram 524.292 atualizações do Facebook nos anos que antecederam o diagnóstico para cada indivíduo com depressão e pelo mesmo período de tempo para os voluntários de controle.
Eles determinaram as palavras e frases usadas com mais frequência, depois modelaram 200 tópicos para descobrir o que eles chamam de "marcadores de linguagem associados à depressão". Por fim, eles compararam de que maneira e com que frequência os participantes deprimidos versus controles usaram esse palavreado.
"Genoma" das mídias sociais
Em vez do roteiro tradicional de recrutar voluntários que relatam sua depressão, os pesquisadores analisaram textos que as pessoas escreveram espontaneamente no Facebook, além de informações médicas eletrônicas. Eles então usaram técnicas de aprendizado de máquina para encontrar indicadores que identificassem aqueles que teriam um diagnóstico formal de depressão nos meses e anos seguintes.
"Os dados de mídia social contêm marcadores [de forma] semelhante [ao que acontece com] os genomas. Com métodos [estatísticos] surpreendentemente semelhantes aos utilizados em genômica, podemos combinar dados de mídia social para encontrar estes marcadores. A depressão parece ser algo muito detectável desta forma; ela realmente muda o uso das mídias sociais pelas pessoas de uma forma que algo como uma doença de pele ou o diabetes não faz," diz o pesquisador Johannes Eichstaedt, fundador do Projeto Bem-Estar Mundial.
O algoritmo é fruto de seis anos de trabalho do Projeto Bem-Estar Mundial (WWBP), coordenado no Centro de Psicologia Positiva da Universidade da Pensilvânia e no Laboratório de Análise da Linguagem Humana da Universidade Stony Brook.
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