Con el objetivo de ayudar a mejorar las medidas preventivas, desde identificar el problema hasta mejorar los tratamientos cuando se ha diagnosticado a una persona con un trastorno mental, investigadores españoles desarrollarlo un algoritmo para distinguir a usuarios en redes sociales que son infelices, con el análisis de textos e imágenes que comparten
El algoritmo, entrenado en búsquedas en Instagram, Facebook y Twitter, se ha basado en la teoría de la elección de William Glasser, según la cual hay cinco necesidades básicas que están en los cimientos de todo comportamiento humano: supervivencia, poder, libertad, pertenencia y diversión.
Según los investigadores de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC), estas necesidades influyen en qué imagen elegimos para subir a nuestro perfil de Instagram.
«Cómo nos mostramos en las redes sociales puede proporcionar información útil sobre comportamientos, personalidades, perspectivas, motivos y necesidades», ha dicho Mohammad Mahdi Dehshibi, que ha coordinado la investigación en el grupo AI for Human Well-being (AIWELL) de los Estudios de Informática, Multimedia y Telecomunicación de la UOC.
Los investigadores han 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 hacer el estudio, que publica la revista ‘IEEE Transactions on Affective Computing’, analizaron 86 perfiles de Instagram, publicados en español y en persa.
Los investigadores también han visto 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.
Fuente: 800noticias