Cientistas usam inteligência artificial e Twitter para medir risco de depressão e ansiedade.

Grupo da USP utiliza tecnologia para avaliar padrões de escrita que sugerem probabilidade de transtorno psiquiátrico.

A linguagem que usamos nas redes sociais pode virar um indicativo de como anda a nossa saúde mental – e as máquinas seriam capazes de encontrar padrões e sinais precoces de quadros como ansiedade e depressão.

Essa é a premissa de um trabalho que está em andamento na Escola de Artes, Ciências e Humanidades da Universidade de São Paulo (EACH-USP).

Por lá, um grupo de pesquisadores está construindo um algoritmo capaz de analisar perfis do Twitter e buscar algumas pistas que sugerem transtornos psiquiátricos.

O trabalho, que está nas fases preliminares, já construiu uma base de dados que ganhou o nome de SetembroBR – uma homenagem dupla ao Setembro Amarelo, campanha de prevenção do suicídio que ocorre todos os anos, e ao mês em que o projeto se iniciou.

OS RESULTADOS

Os modelos encontraram alguns padrões iniciais, que podem indicar uma propensão a doenças como ansiedade e depressão.

O primeiro deles é uma maior frequência de postagens sobre si mesmo observada no grupo que declarava ter transtornos psiquiátricos – por exemplo, com a utilização de verbos e pronomes "eu", "me", "mim" – na primeira pessoa .

Outra constatação foi a de que esses indivíduos recorrem bastante a emojis e símbolos gráficos que simbolizam o coração.

Além disso, temas como morte, crise e psicologia também são mais comuns nessas contas.

Para completar, indivíduos com ansiedade ou depressão tendem a seguir outras páginas e usuários que tratem do tema – por exemplo, grupos de pacientes ou o perfil de uma celebridade que anunciou um diagnóstico recente de um desses transtornos.