Algoritmo permite analizar el bienestar de comunidad con los post en redes sociales

 29-04-2020
Andrés Zimbrón

 

   

 

Durante la época de confinamiento obligatorio, las organizaciones y centros de investigación se mantienen a la vanguardia a fin de encontrar soluciones a los problemas resultantes por la pandemia causada por COVID-19; así, por medio de la inteligencia artificial y el análisis de texto en redes sociales se puede proporcionar información sobre el bienestar mental de una comunidad.

Johannes Eichstaedt, profesor de psicología en la Facultad de Humanidades y Ciencias en la Universidad de Stanford, junto con su equipo de investigación, desarrollaron un algoritmo que puede generar un indicador del bienestar de las personas en tiempo real a través del análisis de las publicaciones en redes sociales.

Los resultados de los estudios publicados el 27 de abril de 2020 destacan que mediante el aprendizaje automático los investigadores pueden ver el comportamiento emocional de una sociedad en la vida real. El profesor Eichstaedt calificó al algoritmo como una herramienta útil para la humanidad.

"Nuestro objetivo es saber con precisión el estado anímico de una población en términos de salud psicológica y física, eso es más importante que saber si el Producto Interno Bruno (PIB) está creciendo o no. El bienestar subjetivo afecta la mortalidad, incluidas las enfermedades cardíacas, afecta la economía de una sociedad, por tanto, es muy importante recabar esos datos para una población", destacó.

El funcionamiento del algoritmo está basado en haber comparado más de mil millones de tweets localizados por el posicionamiento global entre 2009 a 2015. El índice desarrollado por la Universidad de Stanford y la compañía de estadísticas midieron el comportamiento de la vida cotidiana de cada usuario en Twitter con la intención de recabar la mayor cantidad de datos posibles sobre el comportamiento, emociones y pensamientos de los usuarios de redes sociales.

"Antes de usar los métodos de aprendizaje automático, los investigadores elegían palabras al azar o pedían a cada voluntario anotar las palabras clave, eso complicaba en demasía la medición del estudio. Hoy en día es mucho más sencillo implementar una proyección de este tipo gracias a que cada usuario comparte en redes sociales sus estados de ánimo, sucesos de la vida cotidiana y otros factores predecibles en una sociedad", agregó.

Eichstaedt argumentó que la proyección psicológica puede ser muy útil en un futuro cercano, principalmente en el bienestar emocional en una sociedad debido a la asociación con otros factores importantes como la salud en general. "Cuando las personas sufren depresión y ansiedad, necesitamos saber con exactitud qué necesitan realmente. Hoy en día, este método aplica durante los estudios de impacto de la pandemia causada por el COVID-19 en la población de las ciudades en Estados Unidos y se espera en un futuro poder desarrollar la herramienta en otros rubros", indicó.

Gracias al algoritmo basado en la información de los usuarios de Twitter, los investigadores de la Universidad de Stanford pudieron monitorear si las emociones negativas se apoderan de los ciudadanos durante el periodo de aislamiento social al mismo tiempo que buscan darle otro propósito a la herramienta usando métodos más robustos de aprendizaje automático con la intención de pronosticar el comportamiento emocional en los usuarios de internet.

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