Saúde

Computação afetiva: sistema criado na USP identifica sinais de depressão nas redes sociais
Tanãcnica desenvolvida durante pesquisa de doutorado no Instituto de Ciências Matema¡ticas e de Computaa§a£o utiliza Inteligaªncia Artificial para avaliar sentimentos de usuários na internet
Por Henrique Fontes - 12/11/2021


Reprodução 
 
Terapeutas, psica³logos e psiquiatras podera£o contar com uma nova ferramenta para auxiliar no tratamento de seus pacientes: um sistema que utiliza Inteligaªncia Artificial para identificar sinais de depressão nas redes sociais. A tecnologia, desenvolvida durante a pesquisa de doutorado realizada por Felipe Giuntini, no Instituto de Ciências Matema¡ticas e de Computação (ICMC) da USP, em Sa£o Carlos, écapaz de avaliar a saúde mental dos usuários por meio da interpretação de textos e emoticons que são publicados nas plataformas.

O novo sistema écomposto de uma sanãrie de ca³digos de computador (algoritmos) que foram testados para analisar o comportamento de 415 mil usuários da rede social Reddit. Essa etapa serviu para “treinar” a tecnologia a fim de que ela determine se uma pessoa apresenta comportamentos depressivos. Hista³ricos de atédez anos de postagens foram avaliados, permitindo uma preparação robusta dos algoritmos, que podem ser aplicados em qualquer rede social.

Os principais resultados obtidos nas análises foram os seguintes: usuários com depressão tendem a se aproximar de quem tem o mesmo problema, comentando e interagindo, por exemplo, com posts de teor negativo. O sistema também identificou, a partir das palavras e expressaµes que eram compartilhadas, os sentimentos mais presentes entre os depressivos, que foram: vergonha, culpa, tristeza e nervosismo. Por último, foi possí­vel observar que os usuários com o transtorno ficavam, pelo menos, três dias sem postar nas ma­dias sociais após terem compartilhado algum conteaºdo que apresentava sentimentos de culpa.

“O constante crescimento do uso e compartilhamento de dados em redes sociais tem fornecido oportunidades para o desenvolvimento de soluções inteligentes capazes de compreender o comportamento humano on-line, uma vez que os usuários compartilham aspectos sociais, sentimentos e opiniaµes diariamente, facilitando estudos na área conhecida como computação afetiva”


Diferentemente dos manãtodos conhecidos na literatura cienta­fica, que focam apenas a classificação de postagens isoladas para determinar se elas são depressivas, o sistema criado por Giuntini permite a observação de um conjunto de publicações ao longo do tempo, o que éfundamental para que os profissionais de saúde acompanhem a evolução de seus pacientes durante o tratamento, verificando possa­veismudanças de humor. Além disso, os novos algoritmos desenvolvidos na USP também consideram, nas análises, aspectos da personalidade do usua¡rio, bem como o contexto da publicação, para classificar suas caracteri­sticas emocionais, permitindo uma avaliação mais precisa do conteaºdo publicado. A plataforma também consegue prever com 83% de precisão qual a tendaªncia de comportamento das pessoas em postagens futuras.

“O constante crescimento do uso e compartilhamento de dados em redes sociais tem fornecido oportunidades para o desenvolvimento de soluções inteligentes capazes de compreender o comportamento humano on-line, uma vez que os usuários compartilham aspectos sociais, sentimentos e opiniaµes diariamente, facilitando estudos na área conhecida como computação afetiva”, explica o pesquisador, que foi orientado pelo professor Ja³ Ueyama, do ICMC. Segundo os cientistas do instituto, o novo sistema podera¡ ser utilizado como um aplicativo de celular ou como um programa de computador. Eles estãoabertos a possa­veis parcerias para que a tecnologia seja implementada no mercado.

O trabalho contou com financiamento do Conselho Nacional de Desenvolvimento Cienta­fico e Tecnola³gico (CNPq), da Coordenação de Aperfeia§oamento de Pessoal de Na­vel Superior (Capes), da Fundação de Amparo a  Pesquisa do Estado de Sa£o Paulo (Fapesp), por meio do Centro de Ciências Matema¡ticas Aplicadas a  Indústria (CeMEAI), sediado no ICMC, e do Sidia Instituto de Ciência e Tecnologia. O estudo contou ainda com a colaboração de cientistas do Departamento de Psicologia da Universidade Federal de Sa£o Carlos (UFSCar), do Dartmouth College, dos EUA, além das professoras Agma Traina e Mirela Cazzolato, ambas do ICMC.

Depressão no Brasil

De acordo com a última Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), realizada em 2019 pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estata­stica (IBGE), o Brasil possui 16,3 milhões de pessoas com depressão. O número representa um aumento de cerca de 34% com relação ao levantamento anterior, produzido em 2013. A faixa eta¡ria com maior proporção de diagnósticos confirmados foi a de 60 a 64 anos, enquanto o menor porcentual foi obtido na de 18 a 29 anos de idade.

Outra pesquisa, publicada no ini­cio deste ano e que contou com a participação de pesquisadores da Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH) da USP, em Sa£o Paulo, avaliou, entre os meses de junho e agosto de 2020, os a­ndices de ansiedade e depressão da população de 11países: Brasil, Bulga¡ria, China, andia, Irlanda, Maceda´nia do Norte, Mala¡sia, Cingapura, Espanha, Turquia e Estados Unidos. O objetivo foi analisar como as restrições de mobilidade impostas pela pandemia de covid-19 estavam impactando a saúde mental das pessoas. Os resultados mostraram que a população brasileira apresentou o maior número de casos confirmados entre ospaíses participantes do estudo. Ao todo, 63% dos habitantes ouvidos tinham registros de ansiedade, enquanto 59%, de depressão.

 

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