La Dra. Helena Garay, investigadora y profesora de la Facultad de Ciencias Sociales y Humanidades de la Universidad Europea del Atlántico (UNEATLANTICO), colabora en un estudio que diseña un modelo de predicción de la intensidad de la depresión a partir de comentarios breves de las redes sociales como X.
Los trastornos depresivos son una preocupación mundial. Según la Organización Mundial de la Salud (OMS), cerca de 264 millones de personas sufren de depresión, la cual es considerada la segunda causa principal de suicidio. Este trastorno se manifiesta de diferentes formas, con síntomas que van desde la falta de interés hasta problemas físicos y mentales. En este sentido, es crucial contar con un método automático para detectar y evaluar la gravedad de la depresión.
El uso de datos de redes sociales, como los mensajes de X, es una herramienta útil en la detección temprana de enfermedades mentales. Se ha demostrado que los primeros signos de advertencia de las enfermedades mentales pueden detectarse a partir de las actividades en línea. Dado que, las personas que sufren de depresión no siempre informan directamente su condición. Sin embargo, expresan sus sentimientos y pensamientos depresivos en las plataformas de las redes sociales, en lugar de compartirlo con sus familiares y médicos.
Hasta ahora, la mayoría de las investigaciones se han centrado en la detección binaria de la depresión y no en la intensidad de la misma. Por eso, el objetivo de este estudio ha sido diseñar un modelo que pueda predecir la intensidad de la depresión en publicaciones de X. Para lograr esto, se creó un conjunto de datos utilizando hashtags relevantes de X asociados con la depresión. Las publicaciones fueron anotadas manualmente en tres clases de intensidad depresiva: leve, moderada y grave. A partir de estos datos, se aplicó el algoritmo FastText para clasificar la intensidad de la depresión, mejorando significativamente los resultados obtenidos respecto a otros modelos base.
Además, se logró una mejora adicional, gracias a un conjunto de votación suave ponderada, que combina múltiples modelos, incluido FastText, para optimizar aún más la precisión y puntuación de la predicción. Esto convierte al estudio en una herramienta prometedora en la detección de la gravedad de la depresión en los usuarios de las redes sociales, permitiendo brindarles una atención temprana para crear una sociedad más saludable.
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