Aproveche las redes sociales para descubrir tendencias de salud mental y prevenir las autolesiones

En todo el mundo, más de 4 mil millones de personas utilizan las redes sociales y generan enormes cantidades de datos desde sus dispositivos. Esta información no solo se puede usar para rastrear los productos que ha comprado, sus inclinaciones políticas o el comportamiento de uso de las redes sociales durante la pandemia. También se puede utilizar para identificar mejor las enfermedades mentales y mejorar el bienestar.

Cada vez más estudios han demostrado que los patrones de lenguaje y las imágenes en las publicaciones pueden revelar y predecir la salud mental de las personas, así como evaluar las tendencias de salud mental de toda la población.

Con los avances en inteligencia artificial, procesamiento del lenguaje natural y otras herramientas de ciencia de datos, los investigadores, las empresas de tecnología, las agencias gubernamentales y las organizaciones no gubernamentales pueden usar estas enormes bases de datos para buscar signos de enfermedades mentales como depresión, ansiedad y el riesgo de suicidio.

En algunos países, el suicidio en línea de Facebook es Plan de prevención Al utilizar la inteligencia artificial para escanear imágenes y texto en las contribuciones de los usuarios, puede identificar a las personas que pueden ser vulnerables a las autolesiones. Un grupo de comentaristas humanos bien capacitados recibirá alertas de publicaciones que muestren patrones de pensamientos suicidas y enviará recursos de salud mental a los usuarios en riesgo. En casos graves, se puede alertar a los servicios de emergencia para advertir del riesgo inminente de autolesión.

Pin de pruebas "Búsqueda compasiva“Conecte a los usuarios que buscan información sobre la ansiedad y otros temas de salud mental con enlaces que promueven la salud emocional, incluidas actividades de respiración profunda y ejercicios psicoterapéuticos más sofisticados. Snapchat desarrollado Para ti Las funciones de soporte en la aplicación pueden ayudar a los usuarios que pueden enfrentar problemas de salud mental. Una de las funciones principales es monitorear los términos de búsqueda relacionados con la salud mental y luego proporcionar a los usuarios enlaces a recursos útiles y enlaces directos a líneas de ayuda.

Además de las empresas de tecnología, algunos países también han comenzado a resolver problemas de salud mental a través de los canales de las redes sociales. En 2018 Canadá inició una piloto Analice datos aleatorios de redes sociales para determinar los puntos críticos de suicidio geográficos para la asignación de recursos adecuada.

Muchas organizaciones de investigación también utilizan los datos de las redes sociales para desarrollar herramientas de seguimiento en tiempo real que los responsables de la toma de decisiones pueden utilizar. Estas herramientas analizan indicadores de felicidad como signos de felicidad, otros problemas de salud emocional y mental. Los investigadores demostraron recientemente que El índice de depresión se correlaciona con patrones geográficos y demográficosSegún lo informado por los Centros para el Control y la Prevención de Enfermedades de EE. UU. Durante la pandemia de COVID-19, cuando los métodos de investigación tradicionales no producían resultados con la suficiente rapidez, los investigadores sí Utilice indicadores de sentimiento positivos y negativos Evalúe rápidamente la situación demográfica.

El uso de algoritmos de inteligencia artificial para analizar las emociones y la salud mental a través de publicaciones en las redes sociales está todavía en pañales. Sin embargo, todavía es demasiado pronto para aclarar cuestiones técnicas, éticas, culturales y sociales. Puede ser deseable utilizar solo información de las redes sociales para determinar el estado de salud mental (por ejemplo, los investigadores pueden tener dificultades para extraer datos fácilmente de la mayoría de las plataformas de redes sociales, por lo que el alcance de sus hallazgos puede ser limitado. Las empresas de tecnología pueden desarrollar algoritmos para detectan y predicen indicadores de salud mental, pero no publican su trabajo en revistas científicas ni lo revisan por paneles independientes de expertos.

Antes de continuar con la minería de datos de redes sociales, hay algunos problemas que deben resolverse. ¿Cómo se relacionan los patrones de uso del vocabulario de las redes sociales con las definiciones clínicas estrictas de salud mental? ¿Es necesario que la comunidad investigadora verifique el algoritmo de detección de autolesiones? ¿Cómo protege la privacidad de los usuarios y su información de salud mental?

Numerosos problemas y desafíos no han socavado la oportunidad sin precedentes de desarrollar aún más el marco y las herramientas necesarias para utilizar la tecnología para la salud mental. Las pruebas de autolesión integradas en las redes sociales pueden salvar vidas porque las personas vulnerables generalmente no recurren a familiares o profesionales. Los indicadores de salud mental derivados de las redes sociales también se pueden utilizar como una herramienta de política de salud pública, ya que permiten una evaluación rápida en tiempo real del impacto de nuevas iniciativas y la identificación de subgrupos de alto riesgo.

El uso generalizado de ideas similares requiere asociaciones público-privadas para ayudar a los investigadores a acceder a los datos, hacer que los algoritmos de inteligencia artificial sean más transparentes, impulsar la innovación colaborativa y, en última instancia, conducir a mejores soluciones técnicas para la gestión de la salud mental pública y personal.

Si necesitas ayuda
Si usted o alguien que conoce tiene problemas o pensamientos suicidas, puede buscar ayuda llamando a la Línea Nacional de Prevención del Suicidio al 1-800-273-8255 (TALK), utilizando el Chat de Lifeline O comuníquese con la línea directa de SMS para crisis a través de SMS TALK al 741741.

Este es un artículo de opinión y análisis y las opiniones expresadas por el autor o el autor no son necesariamente las de Activa tu cerebro.