Marcadores linguísticos podem indicar que a pessoa está deprimida meses antes de um diagnóstico formal, dizem pesquisadores
Jairo Bouer Publicado em 14/10/2019, às 16h56 - Atualizado às 23h53
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.