15 minutos. Investigadores de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC), en el noreste de España, desarrollaron un algoritmo capaz de distinguir a usuarios de las redes sociales que son infelices analizando los textos e imágenes que comparten. Esperan que la herramienta sea útil para ayudar a diagnosticar posibles problemas de salud mental.
La investigación catalana igualmente reveló que los usuarios hispanohablantes son más propensos que los angloparlantes a mencionar los problemas sobre sus relaciones cuando se sienten deprimidos.
El algoritmo fue entrenado en búsquedas en Instagram, Facebook y Twitter. Se basó en la teoría de la elección de William Glasser. Según esta teoría, hay 5 necesidades básicas que están en los cimientos de todo comportamiento humano. A saber: supervivencia, poder, libertad, pertenencia y diversión.
De acuerdo con los expertos, esas necesidades influyen en qué imagen elegimos para subir a nuestro perfil de Instagram.
“Cómo nos mostramos en las redes sociales puede proporcionar información útil sobre comportamientos, personalidades, perspectivas, motivos y necesidades“. Así lo dijo Mohammad Mahdi Dehshibi, quien coordinó la investigación en el grupo AI for Human Well-being (AIWELL) de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.
Los investigadores han trabajado durante 2 años en un modelo de aprendizaje profundo que identifica las 5 necesidades descritas por Glasser. Para ello, utilizaron datos multimodales como imágenes, texto, biografía o geolocalización.
Para hacer el estudio, analizaron 86 perfiles de Instagram, publicados en español y en persa. La investigación la publicó la revista IEEE Transactions on Affective Computing.
Mejorar los tratamientos
Apoyándose en redes neuronales y bases de datos, los expertos entrenaron un algoritmo para que identificara el contenido de las imágenes y clasificara el contenido textual entre infelices y felices. Les asignaron distintas etiquetas propuestas por psicólogos. Estos compararon los resultados con una base de datos de más de 30 mil imágenes, leyendas y comentarios.
Dehshibi también es investigador del imBody Research Laboratory de la Universidad Carlos III de Madrid y del Unconventional Computing Laboratory de la Universidad del Oeste de Inglaterra en Bristol.
El experto lo explicó con un ejemplo: “Imaginemos que un ciclista sube una montaña y en la cima puede elegir entre compartir un selfi o una imagen de grupo”.
“Si elige el selfi, 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”, aclaró.
Asimismo, los investigadores vieron que los usuarios hispanohablantes son más propensos que los angloparlantes a mencionar los problemas sobre sus relaciones. Específicamente, cuando se sienten deprimidos.
“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 autores creen que su investigación puede ayudar a mejorar las medidas preventivas; desde identificar el problema hasta mejorar los tratamientos cuando se ha diagnosticado a una persona con un trastorno mental.
