• Analizan discurso de usuarios en grupos específicos de Facebook y Twitter y en temas aleatorios.

• Buscan en la UNAM crear un sistema lingüístico computarizado que prevenga los actos suicidas.

• Filtran palabras y expresiones similares, entorno al “yo”, que pueden identificarse como riesgosas.

Las redes sociales y sus repercusiones emocionales se encuentran bajo la lupa de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM), quien ya investiga la forma de detectar a los usuarios con pensamientos suicidas.

De acuerdo con investigadores de la máxima casa de estudios, el proyecto buscará encontrar características lingüísticas en las publicaciones donde, con un procesamiento específico, se puedan identificar aquellas actitudes depresivas que dañen la integridad de las personas. Esto, con pequeños textos posteados en redes sociales como Facebook y Twitter

El grupo multidisciplinario de científicos de la UNAM es liderado por el investigador Gerardo Sierra Martínez, titular de Ingeniería Lingüística del Instituto de Ingeniería (II); y Patricia Andrade Palos, académica de Posgrado de la Facultad de Psicología (FP).

Los expertos explicaron que una de las formas emergentes en la que más se expresa la intención de suicidio es a través de plataformas digitales y espacios análogos dentro de internet, pues ahí se manifiesta de manera textual por medio de la discusión, desahogo o, en el peor de los casos, de su promoción.

Es por ello que, expresó Gerardo Sierra, con un sistema computarizado se podría apoyar a disminuir los problemas de salud mental poblacional y se pone el foco en una necesidad latente: conocer las dinámicas de su expresión en entornos virtuales mediante métodos como el análisis del lenguaje.

Con nuevas herramientas y un sentido estricto en la observación, el proyecto busca identificar y procesar escritos y post web que lleven a un apoyo previo a las personas que hipotéticamente deseen atentar contra su persona.

Avances hacia una labor preventiva

Hasta ahora, el equipo de la UNAM ha realizado un conteo y comparativo del léxico en grupos de redes sociales (de Facebook y Twitter, principalmente) con los textos aleatorios de otros usuarios en temas diversos.

Gracias a este mapeo, expertos lograron establecer una diferencia lingüística entre la gente  que señala algún presunto riesgo y el que expresa cualquier sentimiento común.

“¿Cómo se logró?, a través de un conteo de palabras que se agruparon en distintas categorías lingüísticas y psicológicas; entre estas, están el que usuarios en riesgo hablan de sí mismos, siempre en primera persona, no utilizan el plural, ni el ‘nosotros’, o ‘ustedes’”, destacó Gerardo Sierra.

Entre las frases con algún presumible pensamiento suicida se encuentran: “yo me siento así”; “yo estoy pensando”; “¿por qué me sucede esto a mí?; “me ha pasado”, así como muchos conceptos como: “llorar”, “desesperación”, “soledad”, “frustración”, “deprimido”, “pesimista”.

Asimismo, las publicaciones pueden contener categorías de palabras bien detectadas que muestren ansiedad, angustia, tristeza o muerte, pero ineludiblemente van acompañadas del “yo”.

“En suma, se analizaron tres conjuntos de textos diferentes, cuyo contenido era sobre depresión y suicidio, por un lado; y por el otro, sobre temas aleatorios. El análisis entre estos arrojó resultados contundentes respecto a que sí existen diferencias lingüísticas significativas que son señal de riesgo de suicidio”, destacó el titular de Ingeniería Lingüística del II de la UNAM.

Los resultados de este estudio son de gran relevancia en México y, en general, en redes con contenido en español, por lo que requieren más indagaciones que confirmen y amplíen la tesis con datos cercanos a esta primera aproximación de prevención.

Ahora lee:

Google e Inclúyeme ayudarán a 600 mujeres con discapacidad a encontrar empleo en STEM

Apple Maps censura la casa de Tim Cook luego de que el CEO fuera acosado y amenazado

Dan opción a solteros para saltarse el email marketing de San Valentín