Um grupo de cientistas da USP estão usando inteligência artificial e rede social para criar um modelo que prevê ansiedade e depressão. Para realizar o estudo, os pesquisadores submeteram o corpus textual a procedimentos de pré-processamento e limpeza de dados para remover hashtags, URLs, emoticons e caracteres fora do padrão, mas mantendo a escrita original.
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“Foram utilizados métodos de aprendizado profundo (do inglês deep learning) para criar quatro classificadores de texto e embeddings de palavras individualizadas ou dependentes de contexto usando modelos baseados em transformers do tipo Bert (um algoritmo de aprendizado profundo). Esses modelos correspondem a uma rede neural que aprende o contexto e o significado com o monitoramento de relações em dados sequenciais, como palavras em uma frase”, explica a publicação da USP.
Dessa forma, como os modelos analisam sequências de palavras ou frases inteiras, os cientistas conseguiram observar que indivíduos com depressão, por exemplo, tendem a falar de assuntos relacionados a eles mesmos, usando expressões e verbos na primeira pessoa, e temas como morte, crise e psicólogo.
“Os indicativos de depressão que aparecem no consultório não são necessariamente os mesmos que estão na rede social. Por exemplo: percebemos, de maneira bem forte, o uso na rede de pronomes na primeira pessoa, como ‘eu’ e ‘mim’, o que na Psicologia é um indicativo clássico de depressão. Mas também constatamos uma incidência alta entre os usuários depressivos da utilização do símbolo de coraçãozinho, o emoji da afetividade, que talvez ainda não esteja caracterizado na psicologia.”
Ivandre Paraboni, professor da Escola de Artes, Ciências e Humanidades da USP
O professor destaca ainda que os textos foram coletados de forma anônima. “Não divulgamos nenhum tweet nem o nome de usuários. Tomamos o cuidado de nem os próprios alunos envolvidos no projeto terem acesso a dados de usuários para proteger a identidade das pessoas”, diz.
Atualmente, além de ampliar a base de dados, os cientistas trabalham para refinar a técnica computacional empregada e aprimorar os modelos iniciais visando, no futuro, uma ferramenta que talvez possa vir a ser aplicada na prática.
*Com informações do Jornal USP.
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