Um grupo de pesquisadores da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo está construindo um algoritmo que poderá analisar perfis do Twitter e avaliar, por meio de pistas, transtornos psiquiátricos.
Para o coordenador do projeto, o cientista da computação Ivandré Paraboni, o objetivo é descobrir precocemente padrões de ansiedade de depressão antes dos sinais aparecerem de forma visível e para isso foi colhido informações com uma base de dados reúne informações de 3,9 mil usuários do Twitter. “É claro que, no meio desse universo, podem ter indivíduos que mentiram ou que omitiram essas informações. Mas, como a base de dados é grande, estimamos que esses falsos positivos ou falsos negativos sejam poucos”, explica Paraboni.
<blockquote class=”twitter-tweet”><p lang=”pt” dir=”ltr”>Inteligência artificial é usada como modelo para prever ansiedade e depressão <a href=”https://t.co/2JhFSsQXuv”>https://t.co/2JhFSsQXuv</a></p>— CNN Brasil (@CNNBrasil) <a href=”https://twitter.com/CNNBrasil/status/1645393050913341440?ref_src=twsrc%5Etfw”>April 10, 2023</a></blockquote> <script async src=”https://platform.twitter.com/widgets.js” charset=”utf-8″></script>
Pesquisadores utilizam inteligência artificial e Twitter para avaliar riscos de ansiedade e depressão. (Reprodução/Twitter)
Paraboni lembra que as pesquisas estão sendo realizadas de forma anônima, foram apagadas qualquer tipo de informação que identifique o usuário, essa medida é para que os resultados sejam os mais isentos possíveis e para manter a privacidade dos participantes.
A novidade é que o estudo está sendo realizado em português, o que para o coordenador é uma iniciativa muito importante. “Já existem outros estudos desse tipo feitos no exterior, mas eles analisam prioritariamente o conteúdo em inglês (…) alguém precisa desenvolver essa infraestrutura computacional, para que nós tenhamos acesso a essas ferramentas adaptadas para o português”, explica Peroboni.
E sobre os resultados da pesquisa, Peroboni afirmou que foram basedaos em alguns dos traços que os usuários utilizam nas postagem, como, por exemplo, postagens sobre si mesmo, utilização de emojis e símbolos gráficos. Além disso, esses usuários tendem a seguir páginas e usuários que falem sobre tema.
Mesmo com os resultados, Peroboni alerta que os estudos foram baseados nas redes sociais e que há a possibilidade de que na vida real a pessoa seja diferente do que mostra no mundo virtual. “É importante explicar que os padrões encontrados pelos modelos de aprendizagem profunda podem ser literalmente qualquer coisa (…) a forma como a pessoa se expressa nas redes sociais não é necessariamente igual ao jeito que ela fala na vida real ou no consultório do psiquiatra”, explica Peroboni.
Agora os próximos passos da pesquisa é ampliar a base de dados já existente e melhorar as técnicas utilizadas para que os resultados sejam mais precisos. Para Peroboni, a pesquisa deverá ser apenas um complemento nos diagnósticos do paciente, e para ele esse é um bom momento para unir inteligência artificial, redes sociais e saúde mental.
Foto destaque: Twitter e inteligência artificial são aliados na descoberta de transtornos psiquiátricos. Reprodução/Twitter
