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, 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, por ello, 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 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.
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.