Cientistas da Universidade de São Paulo estão usando inteligência artificial e o histórico de postagens no Twitter para traçar padrões que podem ajudar a prever quais usuários podem apresentar quadros de ansiedade e de depressão.
Os pesquisadores criaram uma base com textos publicados na rede social por 19 mil usuários, entre diagnosticados ou não, para ensinar a inteligência artificial a identificar pessoas que têm mais tendência a ter essas doenças.
O professor da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da USP, Ivandre Paraboni, que é o autor do modelo, explica como funciona essa análise. “A gente parte do pressuposto que a rede social tem informações, as pessoas se expressam, se comunicam, expõem as suas ideias e isso pode carregar traços do nosso estado de saúde mental, então esse é um estudo essencialmente de análise do comportamento na rede social. Então a ideia é que nós possamos dada a rede social de uma pessoa qualquer, o modelo possa então com certo grau de confiabilidade, dizer se essa pessoa tem um risco futuro, uma probabilidade maior que a média normal da população de vir a ter um diagnóstico”, diz.
Este estudo está sendo desenvolvido há 2 anos. O projeto prevê, além da avaliação das postagens, uma análise das relações dos usuários dentro da rede do Twitter. Isso deve melhorar o sistema, de acordo com o professor Ivandre Paraboni. “Isso precisa ser refinado, aprimorado agora nessas duas frentes: tentar aprender, reconhecer depressão e ansiedade a partir do texto e tem outra frente que é dedicada a olhar para os aspectos não linguísticos, que são esses de comportamento, de amizades de relações de rede social e por fim possivelmente ainda no final disso tudo juntar essas duas abordagens numa ferramenta única, num modelo único que leva tudo isso em conta ao mesmo tempo para dar um resultado mais correto possível”, aponta.
O Brasil é o terceiro país do mundo que mais usa redes sociais, com mais de 131 milhões de usuários conectados, atrás apenas da Índia e da Indonésia.
Os pesquisadores agora buscam ampliar a base de dados para refinar a técnica da inteligência artificial. Os cientistas querem testar essas informações para que possa, no futuro, usá-las para uma triagem inicial de pessoas apontadas com transtornos.