Redacción Mx Político.- Los investigadores han desarrollado un algoritmo que puede identificar las necesidades básicas de los usuarios a partir del texto y las imágenes que comparten en las redes sociales. Los expertos esperan que esta herramienta ayude a los psicólogos a diagnosticar posibles problemas de salud mental. El estudio sugiere que los usuarios de habla hispana son más propensos a mencionar problemas de relación cuando se sienten deprimidos que los de habla inglesa.

Pasamos una cantidad sustancial de nuestro tiempo compartiendo imágenes, videos o pensamientos en redes sociales como Instagram, Facebook y Twitter. Ahora, un grupo de investigadores de la Universitat Oberta de Catalunya (UOC) ha desarrollado un algoritmo que pretende ayudar a los psicólogos a diagnosticar posibles problemas de salud mental a través del contenido que la gente publica en estas plataformas.

De acuerdo con la Teoría de la Elección de William Glasser, existen cinco necesidades básicas que son fundamentales para todo comportamiento humano: Supervivencia, Poder, Libertad, Pertenencia y Diversión. Estas necesidades incluso influyen en las imágenes que elegimos para subir a nuestra página de Instagram. “La forma en que nos presentamos en las redes sociales puede proporcionar información útil sobre comportamientos, personalidades, perspectivas, motivos y necesidades”, explicó Mohammad Mahdi Dehshibi, quien dirigió este estudio dentro del grupo AI for Human Well-being (AIWELL), que pertenece a la Facultad de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones de la UOC.

El equipo de investigación lleva dos años trabajando en un modelo de aprendizaje profundo que identifica las cinco necesidades descritas por Glasser, utilizando datos multimodales como imágenes, texto, biografía y geolocalización. Para el estudio, que ha sido publicado en la revista IEEE Transactions on Affective Computing, se analizaron 86 perfiles de Instagram, tanto en español como en persa.

Basándose en redes neuronales y bases de datos, los expertos entrenaron un algoritmo para identificar el contenido de las imágenes y categorizar el contenido textual mediante la asignación de diferentes etiquetas propuestas por psicólogos, quienes compararon los resultados con una base de datos que contenía más de 30.000 imágenes, leyendas y comentarios.

El problema de estandarizar las etiquetas obtenidas de textos e imágenes se resolvió con un libro de códigos, Bag-of-Content, que describieron como un “mapa semántico del dominio visual al textual”. Según los investigadores, los experimentos “muestran una precisión prometedora e información complementaria entre las señales visuales y textuales”.

¿Cada elección que hacemos responde a una sola necesidad básica? La teoría de Glasser dice lo contrario, y el enfoque de etiquetas múltiples de este estudio es útil para aclarar esta duda. Dehshibi, actualmente investigador científico en el laboratorio de investigación imBody de la Universidad Carlos III de Madrid (UC3M) y en el Laboratorio de Computación No Convencional, UWE Bristol, utiliza un ejemplo para explicarlo: “Imagina que un ciclista sube una montaña y en la cima , puede elegir entre compartir un selfie y una foto de grupo, si elige el selfie percibimos una necesidad de Poder, pero si elige la otra opción, podemos concluir que la persona no solo busca Diversión sino también una manera para satisfacer su necesidad de Pertenencia”.

Además, el hecho de que los perfiles analizados pertenezcan a personas que se comunican en dos idiomas diferentes evita sesgos culturales. Estudios anteriores han encontrado, por ejemplo, que los usuarios de habla hispana son más propensos a mencionar problemas de relación cuando se sienten deprimidos que los de habla inglesa. “Estudiar los datos de las redes sociales que pertenecen 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”, señalaron.

Los autores creen que su investigación puede ayudar a mejorar las medidas preventivas, que van desde la identificación hasta un mejor tratamiento cuando a una persona se le ha diagnosticado un trastorno de salud mental.

(25 , 5)