Crean algoritmo capaz de identificar si un usuario de redes sociales tiene depresión

Los principales resultados obtenidos, apuntan a que los usuarios con depresión tienden a acercarse a quienes tienen el mismo problema, comentando e interactuando, por ejemplo, con publicaciones de contenido negativo. El sistema también identificó los sentimientos más presentes entre aquellos que padecen de un cuadro depresivo: la vergüenza, la culpa, la tristeza y el nerviosismo, fueron los factores que prevalecieron en el relevamiento.

La plataforma también es capaz de predecir con un 83% de precisión cuál será la tendencia de comportamiento de las personas en futuras publicaciones y, según los científicos que intervinieron en el trabajo, el nuevo sistema podría usarse como una aplicación de teléfono celular o como un programa de computadora.

El trabajo concluyó que los usuarios con el trastorno de depresión, pasaron al menos tres días sin publicar en redes sociales, luego de haber compartido algún contenido que presentaba sentimientos de culpa. A través de un comunicado, la USP explicó que “este paso sirvió para entrenar la tecnología destinada a determinar si una persona exhibe un comportamiento depresivo”. Para eso, “se evaluaron historias de publicaciones de hasta 10 años, lo que permitió una preparación robusta de los algoritmos, que se pueden aplicar a cualquier red social”, añadió el mensaje de la institución.

El estudio contó con la colaboración de científicos del Departamento de Psicología de la Universidad Federal de São Carlos, del Dartmouth College de Estados Unidos y de las profesoras Agma Traina y Mirela Cazzolato, del ICMC. De acuerdo con la última Encuesta Nacional de Salud realizada en 2019 por el Instituto Brasileño de Geografía y Estadística (IBGE), en el país vecino hay 16,3 millones de personas con depresión, 34% más en comparación con el sondeo anterior de 2013.

Fuente Ambito