Investigadores de la UNAM contemplan crear aplicaciones que ayuden a los profesionales de la salud en el diseño de programas preventivos
Lucero Natarén / Aquínoticias
Considerando el aumento de casos de suicidio en el país, un grupo de científicos de la Universidad Nacional Autónoma de México (UNAM) informó que avanza en un proyecto para detectar presuntas ideas suicidas en textos de usuarios de Facebook y Twitter, esto, a través de técnicas de lingüística computacional.
Las personas que tienen la intención de atentar contra su vida lo publican en redes sociales, indicó el titular del grupo de ingeniería Lingüística del Instituto de Ingeniería, Gerardo Sierra Martínez.
Los resultados de la investigación, señalaron, serán inéditos para el país, pues permitirán crear aplicaciones que servirán para identificar los posibles casos urgentes que requieren atención psicológica, y además, serán de ayuda para las y los profesionales de la salud, ya que estos diseñarán programas basados en información clara y especifica acerca de los pensamientos y emociones que las personas experimenten.
Gracias a un conteo y comparativo del léxico en grupos de usuarios de Facebook y Twitter los investigadores detectaron una diferencia lingüística entre la gente que señala algún presunto riesgo, y el que habla de otros temas comunes.
Identificaron que los usuarios con conductas suicidas «hablan de sí mismos, siempre en primera persona, no utilizan el plural, ni el «nosotros», o «ustedes»». Además, 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.
Agregaron que incluso existen categorías de palabras que muestran ansiedad, angustia, tristeza o muerte, pero ineludiblemente van acompañadas del «yo».
Como resultado de la primera parte de este proyecto de investigación, redactaron 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.
