Un recente studio condotto dall‘Università di San Paolo, Brasile, ha analizzato la possibilità di diagnosticare disagi mentali grazie all’utilizzo dell’intelligenza artificiale e in particolare dei dati raccolti dai social media. Con l’osservazione acuta dei comportamenti degli utenti sul web, affermano i ricercatori, sarebbe possibile individuare possibili condizioni di ansia e depressione, disturbi che interessano una gran parte della popolazione mondiale. L’Organizzazione mondiale della sanità (OMS) ha stimato che, sulla base dei dati del 2021, nel mondo circa 280 milioni di persone soffrono di depressione e ha dichiarato che il periodo pandemico ha contribuito a un aumento significativo del disturbo.
I ricercatori stanno cercando di creare nuovi modelli di previsione di ansia e depressione capaci di diagnosticare eventuali disturbi, utilizzando l’intelligenza artificiale (AI) e Twitter.
Lo studio, riportato in un articolo della rivista Language Resources and Evaluation, parlerebbe della creazione di un database, chiamato SetembreBR, capace di fornire informazioni utili al riconoscimento dei disturbi psicologici anche dalla lista degli account che un utente segue o dei suoi follower e dalle discussioni a cui è maggiormente interessato. Le persone sono attratte da racconti di vita personale in cui si possono immedesimare. Personaggi celebri che raccontano di aver sofferto o di soffrire di ansia o attacchi di panico sono spesso seguito da utenti che vivono lo stesso problema. “Queste persone sono attratte l’una dall’altra. Hanno interessi condivisi“, ha affermato Paraboni, ricercatore presso il Center for Artificial Intelligence (C4AI), un centro di ricerca ingegneristica (ERC) istituito da FAPESP e IBM Brazil presso USP.
Il nome del database a cui si sta lavorando, fa riferimento alla campagna di sensibilizzazione e prevenzione del suicidio Yellow September. Il modello si applicherebbe anche a qualsiasi testo, anche breve, generato via Twitter. “In primo luogo, abbiamo raccolto manualmente le tempistiche, analizzando i tweet di circa 19.000 utenti, equivalenti alla popolazione di un villaggio o di una piccola città. Abbiamo quindi utilizzato due set di dati, uno per gli utenti che hanno riferito di aver ricevuto la diagnosi di un problema di salute mentale e un altro selezionato a caso a scopo di controllo. Volevamo distinguere tra persone affette da depressione e la popolazione in generale”, ha affermato Ivandre Paraboni, autore dell’articolo e professore presso la School of Arts, Sciences and Humanities (EACH) dell’USP.
Lo studio, che FAPESP ha sostenuto attraverso il progetto “Analisi del linguaggio dei social media per la diagnosi precoce dei disturbi di salute mentale“, ha raccolto anche i tweet dei follower, osservando che le persone con problemi di salute mentale tendono a seguire determinati account piuttosto che altri. “I segni di depressione che possono essere rilevati durante una visita dal medico non sono necessariamente gli stessi che compaiono sui social media”, “ad esempio, l’uso evidente dei pronomi in prima persona singolare in psicologia è considerato un classico segno di depressione. Abbiamo anche osservato un uso frequente dell’emoji del cuore da parte di utenti depressi. Questo è ampiamente sentito come un simbolo di affetto e amore, ma forse gli psicologi non l’hanno ancora caratterizzato come tale”, ha affermato il ricercatore.
Il Brasile è al terzo posto tra i paesi al mondo con gli utenti più attivi sui social media. Le piattaforme più interessate sono YouTube, Facebook, Instagram, TikTok, Kwai e Twitter.
Paraboni ha affermato che durante lo studio e la raccolta dati “non sono stati pubblicati tweet reali o i nomi di utenti”, “ci siamo presi cura di garantire che gli studenti coinvolti nel progetto non avessero accesso ai dati degli utenti in modo da proteggere l’identità delle persone”, ha concluso il professore dell’USP.
