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¿Alertas de salud mental a través de Facebook?

Anonim

Todos los días se publican 730, 000 comentarios y 420 mil millones de estados en Facebook, se publican 500 mil millones de tweets de 140 caracteres y se suben 430, 000 horas de video nuevo a YouTube.

Internet es una mina de oro de datos que están esperando ser analizados.

Desde que las redes sociales se deslizaron más y más profundamente en nuestra vida cotidiana, los gobiernos y los anunciantes han estado utilizando estos datos para múltiples propósitos. Ahora, un equipo de investigadores de la Universidad de Ottawa, la Universidad de Alberta y la Universidad de Montpellier en Francia están examinando formas de utilizar los datos de las redes sociales para detectar y monitorear a las personas que están potencialmente en riesgo de problemas de salud mental.

Encontrando patrones

Mediante el uso de algoritmos informáticos, el equipo aplicará la minería de la red social y los "métodos de análisis de sentimientos" a las cantidades de datos generados a través de las redes sociales para detectar personas en riesgo. El análisis de sentimientos es el proceso de identificar y clasificar opiniones expresadas en texto a través de un programa de computadora. Ayuda a determinar los sentimientos y actitudes de un escritor hacia un tema y concluye si es positivo, negativo o neutral.

"Hay tanto texto en la web que nadie puede leerlo todo", dice Diana Inkpen, investigadora principal de la Universidad de Ottawa. “Entonces se nos ocurrió esta idea en la que una herramienta puede ayudar a resumir la información y ayudarnos a digerir estas grandes cantidades de textos. Por supuesto, tiene que ver más que solo texto, pero el texto ya es una indicación sólida de varios temas o intereses ".

El equipo se centrará en dos cosas: encontrar palabras que estén conectadas con emociones negativas y controlar el tiempo que el usuario invierte en las redes sociales para ver si existe alguna variación en su uso. Por ejemplo, si un usuario está activo de forma regular pero de repente limita su tiempo en línea, podría aumentar la bandera roja.

“Hay algunas expresiones y palabras que tienen fuertes indicaciones emocionales, pero porque el lenguaje es muy ambiguo; Se necesita contexto ”, dice Inkpen. "También veremos la indicación de la personalidad en función del texto de los mensajes, la frecuencia de sus mensajes, su longitud y si cambia con el tiempo".

El equipo utilizará los datos existentes, disponibles públicamente de Twitter, los foros médicos públicos y los grupos de Facebook abiertos para construir su programa. Durante este proceso inicial, el equipo no marcará a ningún usuario que pueda tener problemas de salud mental; en su lugar, utilizarán estos datos para refinar el algoritmo.

"Hay algunos algoritmos de minería de datos destacados que adoptaremos", explica Inkpen. "Ahí es donde necesitamos aprender de los datos de entrenamiento y hacer que un experto anote los datos de entrenamiento para que guíe el programa a qué exactamente debe aprender qué tipo de características identificar a partir de los datos de entrenamiento".

Adoptar la tecnología existente para nuevos propósitos.

Tipos de tecnología y técnicas similares han existido en la minería de datos durante algún tiempo, principalmente en marketing y publicidad.

Un estudio conjunto de la Universidad Nacional de Singapur y la Universidad de Nanjing utilizó métodos de análisis de sentimientos para observar cómo las interacciones entre los usuarios de Facebook y los minoristas impactaban las ventas. Al analizar una base de datos de 14, 000 clientes, datos de ventas y datos de la API de Facebook, el equipo midió qué clientes vieron qué publicaciones y comentarios y utilizó el análisis de texto para observar el sentimiento emocional de los usuarios.

El estudio concluyó que, en promedio, los usuarios gastaban alrededor de $ 22 adicionales en la página de Facebook de la compañía que les gustaba porque se intercambiaban interacciones positivas.

Salud a la ofensiva

La herramienta informática, que tardará tres años en desarrollarse, será adecuada para profesionales de la salud como psicólogos, psiquiatras, grupos de investigación y consejeros escolares, pero los algoritmos pueden adoptarse para otros usos, como identificar a jóvenes en riesgo o víctimas de acoso escolar.

Los profesionales de la salud usarían este programa para monitorear a los pacientes existentes en su práctica. Pero debido a la confidencialidad, seguridad y protección del paciente, los pacientes tendrían que dar su consentimiento a su médico antes de poder utilizarlo.

"La salud mental es un tema muy actual por desgracia, pero cada vez más personas tienen ganas de hablar de ello", dice Inkpen. "Las redes sociales son ahora un lugar donde las personas van a compartir y donde las personas acuden para obtener apoyo emocional e información".

Según Inkpen, este programa es solo un ejemplo de cómo se utilizan los datos en línea, y tiene el potencial no solo de ayudar a los tomadores de decisiones en la industria de la salud, sino que también podría cambiar el sistema de atención médica y la atención general del paciente.

El equipo planea compartir los resultados de su investigación en el verano de 2018.

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