{"id":1978,"date":"2021-03-30T12:07:42","date_gmt":"2021-03-30T15:07:42","guid":{"rendered":"https:\/\/web.exa.unicen.edu.ar\/?p=1978"},"modified":"2021-04-20T09:29:55","modified_gmt":"2021-04-20T12:29:55","slug":"investigadores-del-isistan-aplicaron-tecnicas-estadisticas-y-de-inteligencia-artificial-para-analizar-el-contenido-de-cientos-de-miles-de-tuits-y-respuestas-sobre-covid-19","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/exa.unicen.edu.ar\/investigadores-del-isistan-aplicaron-tecnicas-estadisticas-y-de-inteligencia-artificial-para-analizar-el-contenido-de-cientos-de-miles-de-tuits-y-respuestas-sobre-covid-19\/","title":{"rendered":"Investigadores del ISISTAN aplicaron t\u00e9cnicas estad\u00edsticas y de inteligencia artificial para analizar el contenido de cientos de miles de tuits y respuestas sobre COVID-19."},"content":{"rendered":"
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Cient\u00edficos del Instituto Superior de Ingenier\u00eda de Software de Tandil (ISISTAN), desarrollaron un algoritmo que, a partir del an\u00e1lisis de decenas de miles de tuits generados en Argentina entre el 1 de marzo y el 31 de agosto de 2020, es capaz de anticipar con una eficacia del 80% la aparici\u00f3n en la poblaci\u00f3n de picos de ansiedad, estr\u00e9s, depresi\u00f3n u otros trastornos de salud mental relacionados con la pandemia.<\/p>\n

\u201cLas redes sociales se convirtieron en parte importante de la vida diaria de millones de usuarios y propician que m\u00e1s personas tiendan a publicar o revelar c\u00f3mo se sienten\u201d, explica la autora principal del proyecto, Antonela Tommasel, doctora en Ciencia de la Computaci\u00f3n marplatense en el ISISTAN, una unidad ejecutora del Conicet que tambi\u00e9n depende de la Facultad de Ciencias Exactas de la Universidad Nacional del Centro de la Provincia de Buenos Aires (UNICEN).<\/p>\n

Tommasel agrega que los mensajes en Twitter pueden ser una especie de ventana abierta para monitorear la tendencia de las emociones y los trastornos de salud mental en una poblaci\u00f3n, incluyendo la de la mayor\u00eda que no utilizan esa red social. \u201cEn el volumen tenemos resultados que podr\u00edan ser representativos\u201d, dice. El an\u00e1lisis de los tuits permitir\u00eda desde ajustar campa\u00f1as de comunicaci\u00f3n de los gobiernos hasta implementar pol\u00edticas p\u00fablicas tendientes a prevenir o mitigar el impacto psicol\u00f3gico de las crisis.<\/p>\n

La base de la investigaci\u00f3n consisti\u00f3 en crear l\u00e9xicos: conjuntos de palabras que pueden estar agrupadas en diversas categor\u00edas y que, en este caso, se asociaron a emociones y sentimientos, que luego se fueron a rastrear y contabilizar en tiempo real en el marem\u00e1gnum de palabras de los posteos.<\/p>\n

Para un primer an\u00e1lisis, sobre trastornos de la salud mental, Tommasel y sus colegas del ISISTAN (Andr\u00e9s D\u00edaz Pace, Juan Manuel Rodr\u00edguez y Daniela Godoy) revisaron la bibliograf\u00eda y construyeron colecciones de 154 palabras relacionadas con \u201cansiedad\u201d, tales como p\u00e1nico, ataque, respiraci\u00f3n, dolor o angustia; 173 asociadas con \u201cestr\u00e9s\u201d, como intensidad, nerviosismo, tensi\u00f3n, trauma o distracci\u00f3n; y 223 vinculadas con \u201cdepresi\u00f3n\u201d, como tristeza, aburrimiento, dolor, llorar, insomnio, impaciencia, abstinencia y fatiga.<\/p>\n

Acto seguido, a partir de una base de 145 millones de tuits sobre COVID-19 generados en Argentina durante el periodo de an\u00e1lisis, los investigadores limpiaron los retuits, seleccionaron para el an\u00e1lisis decenas de miles de mensajes diarios y armaron un \u201cmapa visual\u201d para ir viendo la evoluci\u00f3n e intensidad de aparici\u00f3n de esas categor\u00edas de palabras a lo largo del tiempo.<\/p>\n

Lo que encontraron fue una tendencia de los trastornos (o, mejor dicho, de la proporci\u00f3n de palabras en tuits a partir de los cuales se infer\u00edan) que acompa\u00f1aron tendencias de varias encuestas de salud mental. Y que, adem\u00e1s, pudo relacionarse en algunos casos con episodios puntuales, como la suspensi\u00f3n de los vuelos o la flexibilizaci\u00f3n de algunas restricciones.<\/p>\n

\u201cEl estr\u00e9s se movi\u00f3 de forma bastante parecida con la ansiedad y ambos crecieron a partir de marzo, con picos en los d\u00edas posteriores a la confirmaci\u00f3n de los primeros casos y antes de la primera suspensi\u00f3n de actividades. La depresi\u00f3n empez\u00f3 a superar a la ansiedad desde principios de abril, con la primera extensi\u00f3n de la cuarentena, y tom\u00f3 m\u00e1s fuerza en mayo\u201d, se\u00f1ala Tommasel.<\/p>\n

Lo m\u00e1s curioso, o preocupante, es que todas las categor\u00edas o trastornos crecieron tanto a partir de finales de junio (cuando ya hab\u00eda 100 d\u00edas de cuarentena) que los investigadores dicen que fue imposible seguir haciendo un an\u00e1lisis comparativo de las fluctuaciones.<\/p>\n

Los investigadores de Tandil hicieron un an\u00e1lisis similar para reconstruir la din\u00e1mica de las emociones positivas y negativas, as\u00ed como para identificar distintas fases de la respuesta a una crisis. Pero tambi\u00e9n se propusieron explorar si era posible anticipar, a partir de los datos recogidos, el comportamiento futuro en los distintos trastornos de salud mental.<\/p>\n

Tommasel explica que los mejores resultados los obtuvieron con aprendizaje profundo, una modalidad de inteligencia artificial: despu\u00e9s de un entrenamiento de siete d\u00edas \u201cleyendo\u201d tuits, redes neuronales tuvieron una eficacia del 80% para predecir picos de ansiedad, estr\u00e9s o depresi\u00f3n con una semana de anticipaci\u00f3n. El trabajo fue presentado en el servidor de preimpresi\u00f3n ArXiv y enviado a publicaci\u00f3n a la revista Information Discovery and Delivery.<\/p>\n

En l\u00edneas generales, los autores creen que, m\u00e1s all\u00e1 de los \u201cmicroclimas\u201d que pueden existir en Twitter, el trabajo reafirma que las redes sociales reflejan ciertos eventos y estados que se suceden en la realidad social. Y no solo eso: tambi\u00e9n pueden ayudar a pronosticarlos o proyectar tendencias futuras.<\/p>\n

En una pr\u00f3xima etapa, los investigadores van a tratar de discriminar los mensajes seg\u00fan el perfil demogr\u00e1fico. \u201cHubo hallazgos muy interesantes, pero todav\u00eda nos quedan muchas preguntas\u201d, expresa Tommasel.<\/p>\n

Fuente:\u00a0Mat\u00edas Loewy, Infobae<\/p>\n<\/div>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

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