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Técnica desenvolvida durante doutorado no ICMC utiliza inteligência artificial para avaliar sentimentos de usuários na internet
Data da publicação: 09/11/2021

Sistema desenvolvido no ICMC interpreta textos e emoticons que são publicados nas mídias sociais.

 

Terapeutas, psicólogos e psiquiatras poderão contar com uma nova ferramenta para auxiliar no tratamento de seus pacientes: um sistema que utiliza inteligência 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 Matemáticas e de Computação (ICMC) da USP, em São Carlos, é capaz de avaliar a saúde mental dos usuários por meio da interpretação de textos e emoticons que são publicados nas plataformas. 

O novo sistema é composto por uma série de códigos 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. Históricos de até 10 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 têm o mesmo problema, comentando e interagindo, por exemplo, com posts de teor negativo. O sistema também identificou, a partir das palavras e expressões 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 mídias sociais após terem compartilhado algum conteúdo que apresentava sentimentos de culpa. 

 

Depressão atinge cerca de 16 milhões de brasileiros, segundo o IBGE. Foto: Canva

 

Diferentemente dos métodos conhecidos na literatura científica, que focam apenas na classificação de postagens isoladas para determinar se elas são depressivas, o sistema criado por Felipe permite a observação de um conjunto de publicações ao longo do tempo, o que é fundamental para que os profissionais de saúde acompanhem a evolução de seus pacientes durante o tratamento, verificando possíveis mudanças de humor. Além disso, os novos algoritmos desenvolvidos na USP também consideram, nas análises, aspectos da personalidade do usuário, bem como o contexto da publicação para classificar suas características emocionais, permitindo uma avaliação mais precisa do conteúdo publicado. A plataforma também consegue prever com 83% de precisão qual a tendência 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 online, uma vez que os usuários compartilham aspectos sociais, sentimentos e opiniões diariamente, facilitando estudos na área conhecida como computação afetiva”, explica o pesquisador, que foi orientado pelo professor Jó Ueyama, do ICMC. Segundo os cientistas do Instituto, o novo sistema poderá ser utilizado como um aplicativo de celular ou como um programa de computador. Eles estão abertos a possíveis parcerias para que a tecnologia seja implementada no mercado. 

O trabalho contou com financiamento do Conselho Nacional de Desenvolvimento Científico e Tecnológico (CNPq), da Coordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superior (CAPES), da Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (FAPESP), por meio do Centro de Ciências Matemáticas Aplicadas à 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 São Carlos (UFSCar), da Dartmouth College, dos EUA, além das professoras Agma Traina e Mirela Cazzolato, ambas do ICMC. 

 

Felipe defendeu seu doutorado no ICMC em 2021 na área de computação afetiva. Foto: Felipe Giuntini/ Arquivo pessoal

 

Depressão no Brasil – De acordo com a última Pesquisa Nacional de Saúde (PNS), realizada em 2019 pelo Instituto Brasileiro de Geografia e Estatística (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 etária com maior proporção de diagnósticos confirmados foi a de 60 a 64 anos, enquanto o menor percentual foi obtido na de 18 a 29 anos de idade. 

Outra pesquisa, publicada no início deste ano, e que contou com a participação de pesquisadores da Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH) da USP, em São Paulo, avaliou, entre os meses de junho e agosto de 2020, os índices de ansiedade e depressão da população de 11 países: Brasil, Bulgária, China, Índia, Irlanda, Macedônia do Norte, Malásia, 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 os países participantes do estudo. Ao todo, 63% dos habitantes ouvidos tinham registros de ansiedade, enquanto 59% de depressão.

Por Henrique Fontes, da Assessoria de Comunicação do ICMC/USP

 

Mais informações
Leia a tese completa: An approach to the sequential evaluation of emotional behaviors of depressive users on social networks in groups and individually

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