Bot é capaz de identificar depressão em usuários do Twitter

Pesquisadores das universidades de Brunel e de Leicester, ambas no Reino Unido, desenvolveram um novo algoritmo capaz de detectar depressão em usuários do Twitter com boa precisão. A tecnologia foi apresentada pelos especialistas na quinta-feira (7).

De acordo com a equipe de pesquisa, o bot analisa 38 pontos de dados de perfis públicos na rede social para determinar o estado mental dos donos das contas estudadas. Conteúdos dos tweets, horários das postagens e a lista de contatos são alguns dos critérios verificados pelo aprendizado de máquina.

Em sua análise, a tecnologia exclui os usuários com menos de cinco postagens e utiliza um software de linguagem natural para identificar abreviações e corrigir erros de ortografia nos perfis restantes. Na sequência, ela considera 38 fatores distintos, como a presença de palavras positivas e negativas nos tweets, o uso de emojis e a quantidade de amigos e seguidores.

A mistura de sentimentos indicada pelo uso de diferentes emojis é um dos pontos analisados pelo bot.Fonte:  Shutterstock 

“Testamos o algoritmo em dois grandes bancos de dados e comparamos nossos resultados com outras técnicas de detecção de depressão”, comentou o diretor do Instituto de Futuros Digitais da Universidade de Brunel, Abdul Sadka. O mecanismo criado superou as técnicas existentes em termos de precisão de classificação, conforme o líder do estudo.

Outras utilidades

Além de facilitar o diagnóstico precoce de depressão em usuários das redes sociais, inclusive do Facebook, o algoritmo criado pelos pesquisadores britânicos também pode ser utilizado para outras finalidades. Uma delas é a avaliação do estado mental de candidatos a vagas de emprego.

Neste caso, o bot seria usado por empregadores e empresas de recrutamento para a triagem de candidatos, ao analisar suas postagens no Twitter e mais plataformas. Ele também pode auxiliar em investigações criminais e outros trabalhos que necessitem da análise de sentimentos.

A solução alcançou precisão de 88,39% na detecção de usuários deprimidos do Twitter, resultado considerado “fantástico” por Sadka.