Pesquisadores israelenses desenvolveram um método para analisar big data e mídia social para detectar o risco de suicídio em seus estágios iniciais.
Pesquisadores do Instituto Technion e da Universidade Hebraica de Jerusalém desenvolveram uma nova tecnologia inovadora que analisa grandes quantidades de dados nas redes sociais para detectar tendências suicidas.
Eles esperam que seu avanço reduza os mais de um milhão de suicídios cometidos em todo o mundo a cada ano.
Essa nova tecnologia detecta grupos de risco na população em geral e não se limita a identificar pessoas que já estão sendo tratadas por problemas de saúde mental. O sistema combina aprendizado de máquina e processamento de linguagem natural com ferramentas teóricas e analíticas do reino da psicologia e psiquiatria, usando redes neurais em camadas.
“Agora entendemos que a detecção de tendências suicidas não pode depender apenas de expressões explícitas de angústia (como: ‘Eu quero morrer’) ou registros médicos oficiais, como dados fisiológicos de varreduras cerebrais, avaliações psiquiátricas e outros dados de arquivos médicos,” disse Technion Professor Roi Reichart, um especialista em processamento de linguagem natural.
“As tentativas de prever tentativas de suicídio com base em dados demográficos, psicológicos e médicos não foram particularmente bem-sucedidas, apesar de cinco décadas de intensa pesquisa. Portanto, percebemos que tínhamos que abordar o desafio de diferentes direções simultaneamente”, disse Reichart.
O psicólogo clínico, Dr. Yaakov Ophir, da Universidade Hebraica, disse que o grupo teve a ideia após a trágica morte de um estudante do ensino médio de 16 anos que cometeu suicídio porque foi intimidado online e pessoalmente.
“Rapidamente ficou claro que a detecção de tendências suicidas com antecedência requer uma pesquisa interdisciplinar que inclui pesquisadores de diferentes áreas. É assim que este grupo multiuniversitário e multidisciplinar foi formado”, disse o Dr. Ophir.
Com cerca de 500 suicídios anualmente em Israel, não é a principal causa de morte entre a população em geral, mas é a causa número um para israelenses com menos de 24 anos.
As ajudas tradicionais – psicológicas, psiquiátricas e sociais – são eficazes na prevenção do suicídio, mas só são aplicadas nos casos em que o problema já foi diagnosticado e a pessoa está em tratamento.
Embora seja um desafio complexo, os pesquisadores perceberam que ser capaz de reconhecer tendências suicidas na população em geral pode ajudar a identificar muitas pessoas em risco que não procuram ajuda.
Os pesquisadores descobriram que pessoas com tendências suicidas reais raramente usam palavras explicitamente alarmantes em suas postagens (como “morte”, “matar” ou “suicídio”). Mais frequentemente, eles usam palavras descritivas negativas (“ruim”, “pior”), palavrões (“f *** ing”, “b ** ch”), expressões de angústia emocional (“triste”, “ferido”, ?Choro?, ?louco?) e descrições de estados fisiológicos negativos (“doente”, “dor”, “cirurgia”, “hospital”).
Por outro lado, estudos anteriores mostram que pessoas sem tendências suicidas tendem a expressar emoções e experiências mais positivas.
Ao todo, os pesquisadores analisaram mais de 80.000 postagens no Facebook escritas por adultos nos EUA, comparando seus padrões de uso da linguagem com suas pontuações em uma ampla gama de índices psicológicos válidos.
“O poder do algoritmo baseado em processamento de linguagem natural está em sua capacidade de analisar enormes quantidades de pistas linguísticas – algo que os humanos não são capazes de fazer”, disse Refael Tikochinski, um estudante de doutorado em psicologia computacional. “Neste projeto, integramos modelagem de rede neural baseada em atenção de ponta para representação de texto, com redes neurais em camadas para classificação.”
A professora Christa Asterhan, psicóloga educacional, disse que a pesquisa ajuda a identificar pessoas em perigo e fornecer ajuda na hora certa, e mostra a força da colaboração entre as disciplinas para usar técnicas computacionais avançadas em big data para resolver problemas “que até então não eram possíveis.”
“Tenho um problema com os clichês”, concluiu o Dr. Ophir, “mas, neste caso, acredito que, no final das contas, o avanço que alcançamos é capaz de salvar vidas. Espero que esta pesquisa seja um prenúncio de esperança no campo da saúde mental.”
Publicado em 26/11/2020 11h07
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