Últimamente hablamos mucho de redes sociales, en alguna ocasión para mostrar su parte más negativa, como relata la película que hace poco reseñó el Pulpo Boyero tecnológico, La columnista. Sin embargo, no todo tiene por qué tener un fin negativo en estas plataformas.
Es más, aunque las redes sociales puedan estar reflejando, entre otras cosas, algo tan preocupante como los problemas de salud mental, esa misma manifestación puede ayudar a la detección de casos para ser tratados a tiempo. De alguna manera, esa aprovechar que algo negativo está siendo transmitido en las redes para convertirlo en positivo.
Estamos acostumbrados a que las Redes Sociales se utilicen para mostrar lo mejor de cada uno, incluso exagerándolo y haciéndolo más luminoso y perfecto de lo que es. Es paradójico que ese postureo happycrático se critique tanto como lo contrario, que es la difusión de odio, pero también da que pensar que algunas de las zonas adversas de las redes no sean vistas como su propio remedio, o al menos como el principio del remedio. Suena excesivo creer que sin tecnología no pueda haber felicidad, pero no debería parecer tan raro que con ella se pueda ayudar a obtenerla, de la misma forma que si se usa mal puede llevar a lo contrario.
Sobre las posibilidades que ofrece la tecnología para mejorar la salud mental ya publicamos algún post. De hecho, en el tercero de los ejemplos incluidos en dicha entrada se muestra algo muy similar a lo que traemos hoy y que ya venimos comentando: Aprovechar los datos reflejados por los usuarios en las Redes Sociales para detectar posibles problemas de salud mental. En este nuevo artículo que os mostramos a continuación se habla de un proyecto que trabaja en esa misma dirección, introduciendo el concepto del algoritmo, que siempre ayuda a hacer como más técnica y prestigiosa cualquier iniciativa informática que se esté llevando a cabo. Así, hablar del “algoritmo que detecta la infelicidad” suena inevitablemente llamativo. Nadie dice que, por muy serio que sea un tema, no necesite de su dosis publicitaria, y más en estos tiempos…
Os dejamos ya con el artículo, pero sin dejar de advertir que, independientemente de las buenas intenciones, Internet y las Redes Sociales tienen sus riesgos precisamente en lo de perjudicar la salud mental. Nada (o casi nada) es completamente bueno ni completamente malo.
Diseñado un algoritmo que detecta la infelicidad en las redes sociales para mejorar la salud mental
Invertimos una parte importante de nuestro tiempo compartiendo imágenes, vídeos o pensamientos en las redes sociales como Instagram, Facebook y Twitter. Ahora, un grupo de investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha entrenado un algoritmo que busca ayudar a los psicólogos a diagnosticar posibles problemas mentales a través de lo que publicamos en estas plataformas.
Según la teoría de la elección de William Glasser, hay cinco necesidades básicas que se encuentran en los cimientos de todo comportamiento humano: la supervivencia, el poder, la libertad, la pertenencia y la diversión. Estas necesidades influyen incluso en qué imagen elegimos para subir a nuestro perfil de Instagram. "Cómo nos mostramos en las redes sociales puede proporcionar información útil sobre los comportamientos, las personalidades, las perspectivas, los motivos y las necesidades", apunta Mohammad Mahdi Dehshibi, quien ha liderado esta investigación en el grupo AI for Human Well-being (AIWELL), de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.
El equipo investigador ha trabajado durante dos años en un modelo de aprendizaje profundo que identifica las cinco necesidades descritas por Glasser, utilizando datos multimodales como imágenes, texto, biografía o geolocalización. Para el estudio, publicado en la revista IEEE Transactions on Affective Computing, analizaron 86 perfiles de Instagram, publicados en español y en persa.
Apoyándose en redes neuronales y bases de datos, los expertos entrenaron un algoritmo para que identificara el contenido de las imágenes y clasificara el contenido textual, asignándoles distintas etiquetas propuestas por psicólogos, quienes compararon los resultados con una base de datos de más de 30.000 imágenes, leyendas y comentarios.
El problema de homogeneizar las etiquetas obtenidas de texto e imagen lo resolvieron con un libro de códigos, bag of content, que definen como un "mapa semántico del terreno visual al textual". Según explican, "los experimentos muestran una precisión prometedora e información complementaria entre señales visuales y textuales".
Los hispanohablantes mencionan más sus problemas
¿Cada elección que hacemos responde solo a una necesidad básica? La teoría de Glasser dice que no, y para despejar esta duda es útil el enfoque multietiqueta de esta investigación. Dehshibi, investigador del imBody Research Laboratory de la Universidad Carlos III de Madrid y del Unconventional Computing Laboratory de la Universidad del Oeste de Inglaterra, Bristol, lo explica con un ejemplo: "Imaginemos que un ciclista sube una montaña y, en la cima, puede elegir entre compartir un selfie o una imagen de grupo. Si elige el selfie, percibimos la necesidad de poder, pero, si elige la otra, podemos concluir que, además de la diversión, la persona busca la manera de satisfacer su necesidad de pertenencia".
Además, que los perfiles analizados pertenezcan a personas que se comunican en dos idiomas distintos permite evitar sesgos culturales. Investigaciones anteriores habían concluido, por ejemplo, que los usuarios hispanohablantes son más propensos que los angloparlantes a mencionar los problemas sobre sus relaciones cuando se sienten deprimidos. "El estudio de los datos de las redes sociales pertenecientes a usuarios que no hablan inglés podría ayudar a construir herramientas y modelos inclusivos y diversos para abordar los problemas de salud mental en personas con diversos antecedentes culturales o lingüísticos", escriben.
Los autores creen que su investigación puede ayudar a mejorar las medidas preventivas, desde la identificación del problema hasta la mejora de los tratamientos cuando se ha diagnosticado a una persona con un trastorno mental.