Pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP) estão desenvolvendo um projeto que usa Inteligência Artificial (IA) e o Twitter para tentar prever depressão e ansiedade. Através de modelos de predição, os cientistas querem, no futuro, conseguir antecipar os transtornos antes do diagnóstico.
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Etapas da pesquisa
O primeiro passo do projeto foi a construção da base de dados SetembroBR, em homenagem ao movimento de prevenção ao suicídio Setembro Amarelo e ao mês em que a coleta foi iniciada. A etapa está descrita em artigo e publicada na revista científica Language Resources and Evaluation.A base engloba informações relacionadas aos textos publicados por usuários no Twitter (em português) e à rede de conexões dos 3,9 mil perfis analisados que, posteriormente ao levantamento, relataram algum transtorno mental.A coletânea de dados inclui os tweets públicos dos usuários individualmente, sem retweets; são cerca de 47 milhões de publicações em texto.Na segunda parte, levando em conta os dados coletados, os cientistas perceberam que é possível descobrir se uma pessoa apresenta maior risco de desenvolver depressão com base na rede social de amigos ou seguidores, sem considerar as próprias postagens do indivíduo.Isso porque, segundo o professor da Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH-USP) Ivandre Paraboni, as pessoas que têm transtornos mentais buscam interesses em comum, como seguir celebridades que revelaram ter a mesma condição ou fóruns de discussão sobre o assunto.A segunda etapa está em desenvolvimento e esses resultados foram preliminares.
Inicialmente, fizemos uma coleta nas timelines em um trabalho artesanal, analisando textos de cerca de 19 mil usuários do Twitter, o que corresponde quase à população de uma pequena cidade. E depois usamos dois conjuntos — uma parte de usuários realmente diagnosticados com transtornos mentais e outra aleatória, que serviu de controle. Queríamos diferenciar pessoas com depressão e a população em geral.
Ivandre Paraboni, professor da Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH-USP) e autor do artigo
IA para prever depressão
Pesquisas já mostraram que transtornos mentais muitas vezes refletem na linguagem dos indivíduos. A maioria dos estudos envolvendo o Processamento de Linguagem Natural (NPL, na sigla em inglês), porém, ficou restrita à língua inglesa e nem sempre reflete o perfil brasileiro.
Para realizar a pesquisa, os cientistas da USP submeteram os textos coletados a um procedimento de pré-processamento e limpeza de dados, que removeu hashtags, hiperlinks, emojis e caracteres fora do padrão, mas manteve a escrita original.
Depois, o grupo usou métodos de aprendizado profundo (deep learning), que criou quatro classificadores de palavras. Os modelos são baseados no algoritmo BERT e aprendem o contexto e significado das palavras a partir do monitoramento de dados sequenciais, como os componentes de uma sentença.
Foram analisados 200 tweets de cada usuário, escolhidos aleatoriamente e mantidos em anonimato. O método do BERT se saiu significativamente melhor que o mecanismo usado como segunda opção, a LogReg.
Os indicativos de depressão que aparecem no consultório não são necessariamente os mesmos que estão na rede social. Por exemplo: percebemos, de maneira bem forte, o uso na rede de pronomes na primeira pessoa, como “eu” e “mim”, o que na psicologia é um indicativo clássico de depressão. Mas também constatamos uma incidência alta entre os usuários depressivos da utilização do símbolo de coraçãozinho, o emoji da afetividade, que talvez ainda não esteja caracterizado na psicologia.
Ivandre Paraboni
Próximos trabalhos dos cientistas
Agora, os pesquisadores trabalham para refinar a técnica computacional e aprimorar ainda mais os modelos. No futuro, eles esperam ter uma ferramenta que possa ser aplicada na prática. Entre as funcionalidades, a pesquisa pode, por exemplo, auxiliar em uma eventual triagem de pessoas com indicativos de transtornos mentais ou prestar ajuda a pais e familiares dos indivíduos.
Mais informações
De acordo com a Organização Mundial da Saúde, depressão e ansiedade, entre outros distúrbios de saúde mental, são uma preocupação crescente no mundo.O órgão calcula que cerca de 3,8% da população do planeta é afetada pela depressão, de acordo com dados de 2021.Com a pandemia de Covid-19, mesmo período em que os cientistas coletaram os textos no Twitter, houve um aumento de 25% na prevalência global de ansiedade e depressão.Estudo recente do Ministério da Saúde com 784 mil participantes mostrou que 11,3% dos brasileiros já foram diagnosticados com depressão.Segundo pesquisa da Comscore, do início de março, o Brasil é o terceiro país que mais consome redes sociais no mundo; o Twitter está entre uma das mais acessadas.
Com informações de Agência FAPESP e Language Resources and Evaluation