Algoritmos captam sinais de depressão nas redes sociais

Relatos, opiniões e sentimentos expostos nas mídias sociais dão uma boa ideia de como anda o estado mental de alguém. De olho nisso, o cientista da computação Felipe Giuntini, do Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia, desenvolveu um sistema de inteligência artificial para identificar comportamentos depressivos nesse meio.

Os algoritmos vieram à luz após treinos e testes com 415 mil usuários de uma rede, e podem ser aplicados em qualquer plataforma que disponha de textos (Facebook, Instagram…). “Nosso trabalho mostra que os depressivos se aproximam mais de depressivos e a maioria tem uma piora nos sentimentos negativos”, conta Giuntini.

“Fora analisar as emoções e os períodos de silêncio dos usuários, o programa prediz seus sentimentos pelos 15 dias seguintes com uma taxa de confiança de 83%”, diz. A expectativa é que o sistema, que provê uma interface para os terapeutas, possa ser utilizado por profissionais para acompanhar a evolução dos pacientes.

O que o computador pesca?

Programa criado por Felipe Giuntini é fruto de um doutorado na USP

Conexão com pessoas similares: usuários com depressão tendem a ser mais próximos de quem tem o mesmo problema, reforçando achados de outros estudos.

Sentimentos mais presentes: na análise, destacaram-se vergonha, culpa, tristeza e nervosismo, e eles aparecem sobretudo em contextos ligados a dor ou violência.

Fases de silêncio: outro padrão observado entre os depressivos foram os períodos em que o usuário fica pelo menos três dias sem postar nada.

Emoticons na leitura: as figuras mais encontradas traduziam raiva ou tristeza e ajudam o programa a identificar sentimentos em frases neutras.