Mediante líneas de investigación en cuentas aleatorias de Facebook y Twitter en México, la Universidad Nacional Autónoma de Mexico (UNAM) identificó las características lingüísticas, para detectar presuntas ideas suicidas de usuarios de las redes sociales, a fin de desarrollar herramientas de detección que contribuyan a la labor preventiva.
La investigación del grupo multidisciplinario de científicos consistió en el conteo de palabras que se agruparon en distintas categorías lingüísticas y psicológicas; entre estas, están el que “usuarios en riesgo que hablan de sí mismos, siempre en primera persona, no utilizan el plural, ni el ‘nosotros’, o ‘ustedes’”.
“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”, aseguró Gerardo Sierra Martínez, titular del grupo de ingeniería Lingüística del Instituto de Ingeniería.
De tal forma que las frases con alguna presumible ideación suicida pueden contener: “yo me siento así”; “yo estoy pensando”; “¿por qué me sucede esto a mí?; “me ha pasado…”. Así como los conceptos de “llorar”, “desesperación”, “soledad”, “frustración”, “deprimido”, “pesimista”, están también integrados.
Asimismo, también se contemplaron categorías de palabras que muestran ansiedad, angustia, tristeza o muerte, pero ineludiblemente van acompañadas del “yo”, indicó el titular de Ingeniería Lingüística del II de la UNAM.
El proceso
Para tener un análisis del lenguaje de mayor alcance, la UNAM elaboró un diccionario de Netspeak con las palabras y abreviaturas que se utilizan en la comunicación por internet para analizar, desde el punto psicológico, los textos.
Aunado al desarrollo de esta herramienta se generó un contador de palabras basado en el programa LIWC (Linguistic Inquiry Word Counter), el cual las clasifica en una serie de categorías de tipo lingüístico y psicológico.
“El siguiente paso sería realizar un software que hiciera esta búsqueda continua y automatizada en redes sociales. De lo contrario, habría que hacer un seguimiento y analizar una cantidad inmensa de tuits y mensajes de Facebook, con las respectivas autorizaciones”, apuntó.
De tal forma que estos proyectos ayudarán a los profesionales de la salud en el diseño de programas de prevención basados en información clara y específica acerca de los pensamientos y emociones que las personas experimenten con el fin de “identificar los posibles casos urgentes que requieren atención psicológica”.
LP