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Crean un algoritmo para ayudar a detectar problemas de salud mental en usuarios de redes sociales

La herramienta asiste a los psicólogos para el diagnóstico de posibles trastornos a través de lo que los usuarios publican en sus plataformas.

Los problemas de salud mental han crecido exponencialmente durante la pandemia, por lo que investigadores ponen en el foco en su detección temprana y tratamiento.

En la Semana Europea de la Salud Mental, investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) presentaron una herramienta que ayuda a los psicólogos a diagnosticar posibles problemas psicológicos a través de lo que los usuarios publican en sus redes sociales.

Se trata de un algoritmo capaz de distinguir las necesidades básicas de los usuarios con el texto y las imágenes que comparten en las distintas plataformas virtuales.

De acuerdo con el informe Digital 2021, realizado por We Are Social y Hootsuite el año pasado, el número de usuarios de redes sociales era de 4.200 millones de personas, es decir, el 53,6% de la población mundial. La cifra creció un 13,2% en lo que va de 2022.

De qué se trata el algoritmo que analiza las redes y por qué puede ser muy útil

Mohammad Mahdi Dehshibi, líder de la investigación en el grupo AI for Human Well-being (AIWELL), de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación y del eHealth Center de la UOC, explicó: “Cómo nos mostramos en las redes sociales puede proporcionar información útil sobre los comportamientos, las personalidades, las perspectivas, los motivos y las necesidades”.

Las personas suelen buscar validación de otras personas con sus publicaciones en las redes sociales. (Foto: Adobe Stock)
Las personas suelen buscar validación de otras personas con sus publicaciones en las redes sociales. (Foto: Adobe Stock)

En relación con lo anterior, fue que decidió idear esta herramienta tras dos años de investigación, en los que utilizó imágenes, datos multimodales, texto, biografía y geolocalización. En total, se analizaron 86 perfiles de Instagram.

Los expertos se apoyaron en redes neuronales bases de datos, entrenaron un algoritmo para que identificara el contenido de las imágenes y las clasificara asignándoles distintas etiquetas propuestas por psicólogos, que compararon los resultados con una base de datos de más de 30.000 imágenes, leyendas y comentarios. “Los experimentos muestran una precisión prometedora e información complementaria entre señales visuales y textuales”, dijeron los expertos.

Dehshibi, investigador del imBody Research Laboratory de la Universidad Carlos III de Madrid y del Unconventional Computing Laboratory de la Universidad del Oeste de Inglaterra, Bristol, ejemplificó: “Imaginemos que un ciclista sube una montaña y, en la cima, puede elegir entre compartir un selfie o una imagen de grupo. Si elige la selfie, percibimos la necesidad de poder, pero si elige la otra, podemos concluir que, además de la diversión, la persona busca la manera de satisfacer su necesidad de pertenencia”.

Los especialistas creen que, en las publicaciones, las personas buscan la validación de aquellos usuarios que les importan. No obstante, detrás de esas publicaciones se esconden necesidades, inseguridades, aspectos de la personalidad, estados anímicos, etcétera.

El algoritmo lo que hace es captar la información que publica el usuario y analizar posibles trastornos mentales. “De acuerdo a los conceptos de la Teoría de la Elección, todo comportamiento tiene un propósito, y el comportamiento está indisolublemente ligado a la elección. Todos podemos elegir nuestro comportamiento en cualquier momento. De hecho, todo lo que hacemos es nuestro mejor esfuerzo para obtener lo que queremos en el momento con la información que tenemos. Conseguir lo que queremos, en última instancia, satisface una o más de nuestras necesidades básicas, que es la fuerza impulsora detrás de todo lo que hacemos”, argumentó el autor de la investigación.

Según reveló, cuando el algoritmo analiza el perfil de alguien en una plataforma de redes sociales como Instagram, tiene en cuenta todo. “Todo comportamiento es comportamiento total y se compone de cuatro componentes inseparables: actuar, pensar, sentir y la fisiología. Glasser sugiere que los humanos tienen considerable capacidad de control o elección sobre los dos primeros, pero tiene menos control o elección sobre los dos últimos porque son más profundamente subconscientes e inconscientes”.

Otra de las particularidades de este estudio es que analiza perfiles que se comunican en dos idiomas, lo que “evita sesgos culturales”. “El estudio de los datos de las redes sociales pertenecientes a usuarios que no hablan inglés podría ayudar a construir herramientas y modelos inclusivos y diversos para abordar los problemas de salud mental en personas con diversos antecedentes culturales o lingüísticos”, dijeron los investigadores.

Por último, concluyeron que este algoritmo ayudará a los profesionales de la salud mental identificar trastornos, mejorar las medidas preventivas y los tratamientos.

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