Por: Maria Clara Drummond Como os algoritmos podem
ajudar a identificar pessoas
em risco a partir da linguagem
utilizada em posts no Twitter
A linguagem
da depressão
A internet tem sido palco
para desabafos de milhares
de pessoas que sofrem de
doenças mentais, entre
elas a depressão
Segundo o Ministério da
Saúde, o suicídio – desfecho
de muita gente que enfrenta quadros mais severos –
cresceu 18% de 2007 a 2016
e já é a 4ª causa mais
frequente de morte de
jovens brasileiros
Na tentativa de entender
melhor o problema,
especialistas têm se
dedicado a entender o
padrão por trás desses
desabafos, identificando
nos discursos sinais do
que chamaram de linguagem
da depressão
Além de adjetivos e advérbios
negativos, algo comum no
vocabulário de quem está
deprimido é o alto uso de
pronomes na primeira pessoa
do singular (“eu”)
Palavras como “sempre”,
“nunca”, “nada” e
“completamente” também
aparecem com frequência
e revelam um universo sem
muitas nuances, em que
é extremamente difícil
enxergar soluções
São termos como esses que
as análises linguísticas
buscam identificar por meio
de algoritmos, sinalizando
quem está em risco
Desenvolvido por psiquiatras
e programadores brasileiros,
o Algoritmo da Vida é um
dos softwares que faz esse
tipo de análise a partir
das mensagens publicadas
no Twitter
Primeiro, a ferramenta
coleta as mensagens, depois,
rastreia os padrões automáticos.
Em seguida, uma equipe
especializada checa também
contexto, ironias, recorrência
de termos e periodicidade
Quando a linguagem sinaliza
os indícios de depressão,
um perfil entra em contato
com o usuário e indica a
ajuda do CVV (Centro de
Valorização da Vida)
“O algoritmo está focado
em ajudar pessoas em risco
e o discurso de quem pensa
em tirar a própria vida
costuma ser ambíguo, mas
sempre denota desesperança”,
afirma Daniel Barros,
consultor do projeto
Só nos primeiros seis meses
depois do lançamento, a
iniciativa detectou quase
300 mil menções e contatou
20% dos usuários. Desses,
40% acessaram o site do CVV
Independentemente da intenção desses desabafos, eles
deixam rastros que permitem
que a combinação entre
tecnologia e conhecimento
especializado possa ajudar
(e salvar) inúmeras pessoas