Un grupo multidisciplinario de científicos de la UNAM avanza en un proyecto para detectar presuntas ideas suicidas en textos de usuarios de redes sociales como Facebook y Twitter, 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) de la UNAM.
Una de las formas emergentes de expresar una intención para cometer este acto, dijo Gerardo Sierra, se realiza a través de las plataformas y los espacios análogos que existen en internet. Se expresa 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 su expresión que son propias de estos entornos virtuales y utilizar métodos como el análisis del lenguaje, a fin de desarrollar herramientas de detección que contribuyan a la labor preventiva.
El proyecto busca hallar características lingüísticas que sean identificadas y procesadas para hacer la detección del riesgo, lo que permitiría detectar personas que hipotéticamente deseen atentar contra su persona.
Se realizó un conteo y comparativo del léxico en grupos de usuarios de Facebook y Twitter (son confidenciales por lo cual se ignora su identidad, porque no se tuvo acceso a sus perfiles) contra textos aleatorios de otros temas.
Se logró el establecimiento de una diferencia lingüística que existe entre la gente que señala algún presunto riesgo, y el que habla de cualquier otra cosa 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.
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…”. Conceptos como “llorar”, “desesperación”, “soledad”, “frustración”, “deprimido”, “pesimista”, están también integrados.
Asimismo, 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.
“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 Gerardo Sierra.
Herramientas
Los resultados del proyecto, expuso el investigador, son inéditos para el país y para el idioma español mexicano. Sin embargo, se requiere continuar con investigaciones que confirmen y amplíen los datos de esta primera aproximación al fenómeno, con el fin de tener elementos contundentes del uso del lenguaje para la detección de casos en riesgo.
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), el cual contiene una variedad de términos empleados en la globósfera.
Para el diagnóstico de riesgo suicida, indicó, esa biblioteca virtual tuvo un papel importante, puesto que en los textos revisados estos términos eran frecuentes y su evaluación desde la psicología fue posible gracias a la integración de estas palabras.
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.
El desarrollo paulatino de estos métodos generará aplicaciones que servirán para identificar los posibles casos urgentes que requieren atención psicológica.
Asimismo, serán de ayuda para 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.
Como resultado de la primera parte de este proyecto de investigación, se redactó el artículo científico “Suicide Risk Factors: A Language Analysis Approach in Social Networks”, el cual se encuentra publicado en el Journal of Language and Social Psychology.
También integran el equipo de trabajo: Gemma Bel Enguix del II; así como Adriana Cabrera Mora y Alejandro Osornio de la FP; y Luis García Nieto, de la Facultad de Ciencias.
