Avanzan en estudio para detectar ideas suicidas en redes

Un grupo multidisciplinario de científicos de la UNAM avanza en un proyecto para detectar presuntas ideas suicidas en textos de usuarios de redes sociales mediante técnicas de lingüística computacional.

La investigación es liderada por Gerardo Sierra Martínez, titular del Grupo de Ingeniería Lingüística del Instituto de Ingeniería (II), y Patricia Andrade Palos, académica de Posgrado de la Facultad de Psicología (FP).

Una de las formas emergentes de expresar una intención del suicidio, dijo Gerardo Sierra, se realiza por medio de las redes sociales y los espacios análogos que hay en Internet. Se manifiesta de manera textual en estos sitios por medio de su discusión y, en el peor de los casos, de su promoción.

Por ello, continuó, es necesario conocer las dinámicas de expresión del suicidio que son propias de estos entornos virtuales, las redes sociales, y utilizar métodos como el análisis del lenguaje para desarrollar herramientas de detección que contribuyan a la labor preventiva.

El proyecto busca el hallazgo de características lingüísticas que sean identificadas y procesadas para poder hacer la detección del riesgo suicida, lo que permitiría identificar personas que hipotéticamente deseen autoatentarse.

Avances

La investigación realizó un conteo y comparativo del léxico en grupos de usuarios de Facebook y Twitter, los cuales son confidenciales por lo que se ignora su identidad, ya que no se tuvo acceso a sus perfiles, contra textos aleatorios de otros temas.

Se logró el establecimiento de una diferencia lingüística entre la gente que señala algún presunto riesgo de suicidio y el que habla de cualquier otra cosa común.

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

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…”.

Asimismo, categorías de palabras que reflejan ansiedad, angustia, tristeza o muerte, pero ineludiblemente van acompañadas del “yo”, indicó el titular de Ingeniería Lingüística del II de la UNAM.

Palabras como “llorar”, “desesperación”, “soledad”, “frustración”, “deprimido” y “pesimista” están también integradas al grupo de usuarios en presunto riesgo.

“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 hay diferencias lingüísticas significativas que son señal de riesgo de suicidio”, resaltó Gerardo Sierra.

Herramientas

Los resultados del proyecto, expuso el investigador, son inéditos para el país y para el idioma español mexicano; pero se requiere continuar con investigaciones que confirmen y amplíen los resultados de esta primera aproximación al fenómeno, con el propósito de tener elementos contundentes del uso del lenguaje para la detección de casos en riesgo.

Agregó que para tener un análisis del lenguaje de mayor alcance se elaboró un diccionario de netspeak (palabras y abreviaturas que se utilizan en la comunicación por Internet), que contiene una gran variedad de términos usados en las redes sociales.

Para el análisis de riesgo suicida, el diccionario tuvo un papel importante, puesto que en los textos revisados estos términos eran muy frecuentes y su análisis desde la psicología fue posible gracias a la integración de estas palabras, mencionó.

Aunado al desarrollo del diccionario, se generó un contador de palabras basado en el programa LIWC (Linguistic Inquiry and Word Count), el cual clasifica las palabras 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”, apuntó.

El desarrollo paulatino de dichos métodos generará aplicaciones que sirvan, por un lado, para identificar los posibles casos urgentes que requieren atención psicológica; por otro, esas aplicaciones también serán de ayuda para los profesionales de la salud en el diseño de programas de prevención basados en información más clara y específica acerca de los pensamientos y emociones que las personas experimenten.

Como producto de la primera parte de este proyecto de investigación, se materializó la redacción de un artículo científico, titulado: “Suicide Risk Factors: A Language Analysis Approach in Social Media”, publicado en el Journal of Language and Social Psychology.

Los integrantes del equipo de trabajo, además de Gerardo Sierra y Patricia Andrade, son Gemma Bel Enguix y Alejandro Osornio, del II, así como Adriana Cabrera Mora, de la FP, y Luis García Nieto de la Facultad de Ciencias.