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Códigos de idioma depressivo: diagnosticar depressão via entradas do Facebook

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Pessoas deprimidas podem ser reconhecidas por seu idioma na Internet

Depressão há muito tempo se tornou uma doença generalizada. Conforme relatado pela Fundação Alemã para a Ajuda à Depressão, aproximadamente uma em cada quatro mulheres e um em cada oito homens experimentam pelo menos uma depressão no decorrer de suas vidas. Mas nem todos os afetados recebem a ajuda necessária para derrotar a doença. Isto não é menos importante, devido ao fato de muitas pessoas não admitirem sua doença ou não procurarem ativamente ajuda. Pesquisadores americanos agora desenvolveram um algoritmo que verifica entradas de mídias sociais, filtrando, assim, aqueles que sofrem de depressão ou correm maior risco de desenvolvê-la.

Pesquisadores americanos da Universidade da Pensilvânia e da Universidade Stony Brook se valeram de pesquisas recentes que decodificaram um tipo de código de linguagem para pessoas deprimidas. A partir desse código de linguagem, a equipe científica programou um algoritmo que verifica entradas em redes sociais como o Facebook e, assim, reconhece sinais de alerta para usuários individuais de que uma depressão está presente ou está prestes a se desenvolver em breve. Os resultados do estudo foram publicados recentemente na renomada revista "Proceedings of the National Academy of Science" (PNAS).

Detectar a depressão antes que ela se desenvolva

Segundo a Fundação Alemã para a Ajuda à Depressão, cerca de 5,3 milhões de pessoas na Alemanha são afetadas pela depressão. O algoritmo recém-desenvolvido pode ajudar a prever com precisão a depressão futura antes que um diagnóstico médico seja feito. Dessa forma, mais pessoas poderiam receber ajuda, o que em muitos casos é necessário para superar uma doença depressiva.

A linguagem da depressão

Vários estudos já confirmaram que pessoas deprimidas usam uma linguagem marcante. Isso se caracteriza por adjetivos negativos, como solitário, triste ou infeliz, além de palavras como lágrimas, dor, sentimentos, solidão e hostilidade. Além disso, as pessoas deprimidas usam o pronome do ego "eu" com mais frequência, mas muito menos pronomes de segundo ou de terceiros como você, ele ou ela.

Como as mídias sociais podem ajudar a diagnosticar a depressão

"O que as pessoas escrevem nas mídias sociais captura um aspecto da vida difícil de acessar em medicina e pesquisa", diz o principal autor do estudo, H. Andrew Schwartz, em um comunicado à imprensa sobre os resultados do estudo. A equipe de pesquisa planeja usar essas informações como um marcador de doença para descobrir depressão, transtornos de ansiedade e transtornos de estresse pós-traumático.

Seis anos de pesquisa

Com base em uma análise de linguagem de seis anos, os pesquisadores desenvolveram um programa que pode reconhecer e prever depressão entre os usuários das mídias sociais. "A depressão parece ser bastante demonstrável dessa maneira, já que as pessoas afetadas alteram o uso das mídias sociais de uma maneira muito específica", explica Schwartz. Este não seria o caso de uma doença de pele ou diabetes.

Resultados semelhantes a um teste de triagem

Os pesquisadores analisaram os dados das mídias sociais de 1200 participantes. 114 deles sofriam de depressão. O algoritmo agora deve reconhecer pessoas deprimidas independentemente. Para fazer isso, ele vasculhou mais de 500.000 entradas. De fato, o programa conseguiu detectar a depressão com uma confiabilidade semelhante à dos testes de triagem comuns.

O idioma muda dentro de meses

Como verificação, os pesquisadores avaliam entradas de pessoas deprimidas há mais de seis meses. Em muitos casos, o algoritmo não conseguiu detectar nenhuma depressão aqui, o que indica que o idioma realmente mudou.

Um teste de depressão discreto?

O cientista Johannes Eichstaedt, da Universidade da Pensilvânia, envolvido no estudo, vê potencial a longo prazo no algoritmo. Ele pode ser usado como um teste discreto de depressão sem ter que responder perguntas desconfortáveis. Ele espera que um dia esse programa seja integrado ao sistema de saúde. (vB)

Informação do autor e fonte


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