Un algoritmo español puede analizar la salud mental de los usuarios en las redes sociales
El contenido publicado en las redes sociales se puede analizar para sacar conclusiones interesantes sobre las diferentes comunidades.
Tanto la personalidad de las personas, como sus necesidades y perspectivas, quedan expuestas para quien sepa analizar el material, así como los sentimientos al compartir una imagen, un video o cualquier otra publicación.
Investigadores de la UOC de Cataluña han estado trabajando en ello, desarrollando un algoritmo que puede identificar si las personas son felices o no con solo analizar lo que comparten en las redes sociales. El objetivo es poder diagnosticar posibles problemas de comunicación y de salud mental.
El modelo de aprendizaje profundo lleva dos años en desarrollo, utilizando la teoría del psiquiatra estadounidense William Glasser, que describe cinco necesidades básicas fundamentales para todo comportamiento humano: supervivencia, poder, libertad, pertenencia y diversión. Esas necesidades son las que afectan a la hora de elegir qué subir a las plataformas de redes sociales, como Facebook, Twitter o Instagram.
Entre las primeras conclusiones tenemos algo interesante entre los usuarios de habla hispana: es más probable que mencionen problemas de pareja en las redes sociales cuando se sienten deprimidos.
Se analizaron 86 perfiles de Instagram, tanto en español como en persa, para el estudio publicado en la revista IEEE Transactions on Affective Computing. Creen que su investigación puede ayudar a mejorar las medidas preventivas al identificar y tratar a quienes pueden tener un trastorno de salud mental.
Como ejemplo, indican que si una persona sube una montaña y se toma una selfie, se percibe como una necesidad de poder, mientras que una foto grupal indica una forma de satisfacer su necesidad de pertenecer a un grupo.
