Você percebe que um
amigo seu está de baixo astral só pelo conteúdo que ele publica nas mídias
sociais, não é? Plataformas como o Facebook têm feito as pessoas expressarem
suas opiniões e sentimentos, o que tem um lado negativo, mas também positivo.
Pesquisadores acreditam
que as informações fornecidas pelas mídias sociais podem ajudar no desenvolvimento
de formas mais eficazes para triar pessoas em risco e ferramentas para
diagnosticar e monitorar a depressão.
Uma equipe do World
Well-Being Project (WWBP), nos EUA, criou um algoritmo para analisar dados de
usuários do Facebook (com o consentimento deles, é bom dizer) e conseguiu
determinar algumas pistas de linguagem que podem prever que uma pessoa
está deprimida.
A pesquisa, publicada
na revista Proceedings of National Academy of Sciences, contou com
as fichas médicas e os dados de quase 1.200 participantes da rede social. Do
total, 114 tinham histórico de depressão.
Depois de analizar mais
de 524 mil atualizações de status, a equipe foi capaz de determinar alguns
marcadores de linguagem associados a depressão, como tristeza, solidão,
hostilidade, ruminação e aumento da auto-referência (a pessoa utiliza muito a
palavra “eu”).
Os pesquisadores
descobriram que os marcadores linguísticos conseguiram prever a depressão com
uma precisão significativa até 3 meses antes de a pessoa receber um diagnóstico
formal.
Para eles, a avaliação
de usuários de mídias sociais, desde que feita com o consentimento deles e com
todas as regras de privacidade respeitadas, podem se tornar um complemento
importante para a triagem e o monitoramento de pessoas com depressão. Eles
também esperam que, um dia, esse sistema de rastreamento seja integrado a um
sistema de atendimento.
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