Cómo Twitter puede ayudar a informar las políticas públicas relacionadas con el bienestar mental y emocional durante el aislamiento social
Los investigadores de Dal analizaron más de 1,000,000 de tuits usando el hashtag #stayathome para obtener información sobre cómo las personas en un período de cuarentena de 14 días están afrontando emocionalmente . Crédito: Claudio Schwarz/Foto de Unsplash
Si bien los impactos emocionales a largo plazo de la pandemia de COVID-19 aún no se comprenden por completo, las redes sociales brindan información útil sobre cómo se sienten las personas en aislamiento social y cómo esto puede estar afectando el bienestar emocional. Insight podría tener el potencial de ayudar a informar la formulación de políticas de salud pública y la intervención temprana para apoyar el bienestar mental y emocional.
Una nueva investigación de Dalhousie utiliza inteligencia artificial (IA) para analizar las emociones públicas expresadas a través de millones de tuits en todo el mundo e identificar tendencias que podrían tener un impacto significativo en esta área.
Reuniendo a investigadores de Ciencias de la Computación y Salud Comunitaria y Epidemiología, el equipo interdisciplinario espera que sus nuevos hallazgos y metodología puedan usarse para el bien público, particularmente en momentos en que los tomadores de decisiones se encuentran en un territorio desconocido.
#stayathome
La naturaleza sin precedentes de la pandemia inspiró al equipo a buscar la opinión pública en tiempo real a través de las redes sociales en lugar de métodos de encuesta más tradicionales, analizando más de 1 000 000 de tuits y usando el hashtag #stayathome para obtener información sobre cómo aquellos en un 14- día del período de cuarentena están lidiando emocionalmente.
«Para la mayoría de las personas, el aislamiento social es extraño y lo que sucedió durante este período es que las personas están tratando de conectarse con el exterior con mundo, y con otros, usando las redes sociales. Muchas personas están expresando sus emociones y reacciones durante el encierro y el aislamiento social a través de estas plataformas», dice Rita Orji (en la foto a la izquierda), catedrática de investigación de Canadá en tecnología persuasiva y profesora asociada en la Facultad de Ciencias de la Computación. «Nadie entiende realmente los impactos de los nuevos políticas durante este tiempo. Este es un proyecto importante ya que en realidad arroja luz sobre los efectos de estas políticas y cómo están mejorando o perjudicando la salud de las personas. Este es el principal motivador».
Swarna Weerasinghe, profesora asociada del Departamento de Salud Comunitaria y Epidemiología, se hace eco del impacto único que podría tener este tipo de investigación.
«Lo especial de este enfoque es que estamos capturando sentimientos emocionales que fluyen naturalmente en tweets, es muy importante para la toma de decisiones de salud pública capturar eso», explica el Dr. Weerasinghe. «En mi área de investigación, tenemos que trabajar junto con científicos informáticos para expandir nuestro conocimiento en beneficio de las personas».
Aprendizaje profundo
Un modelo de aprendizaje profundo desarrollado por Hamed Jelodar, un estudiante de doctorado que trabaja con el Dr. Orji y Stan Matwin (se muestra a la derecha), presidente de investigación de Canadá y director del Instituto de Análisis de Big Data, hizo posible que el equipo clasificara los tuits, incluido #quedateencasa, en varias categorías de emociones y, a partir de ahí, identificara las tendencias.
«Esencialmente, recopilamos tweets, entonces la herramienta básica utilizada es un Consejo Nacional de Investigación de Canadá recurso, básicamente un diccionario que combina combinaciones de palabras y secuencias de palabras, con un tipo particular de emoción», dice el Dr. Matwin. «Luego usamos el aprendizaje profundo para saber qué genera una emoción en particular».
«La escala clasifica las emociones en diferentes categorías, incluidas la anticipación, la ira y la felicidad, por ejemplo», agrega el Dr. Orji. «El sistema toma esto, califica y clasifica los tuits. Entonces, combinando tuits de ciertos momentos, etc., comienzas a ver algunas tendencias. Por ejemplo, en este punto del período de aislamiento, la mayoría de las personas están ansiosas. Basado en eso, comienzas para ver un promedio de lo que siente la población en un momento determinado y podemos relacionarlo con lo que está sucediendo en el mundo en este momento».
Identificación de tendencias globales
El equipo espera use estas tendencias para ayudar a informar las políticas públicas y las intervenciones que podrían apoyar el bienestar emocional durante los principales eventos mundiales como la pandemia de COVID-19.
«Cuando observamos los datos, hay una clasificación clara de sentimientos negativos y sentimientos positivos», dice el Dr. Weerasinghe (mostrado a la izquierda). «Descubrimos que la ira fue la que tuvo la mayor tendencia creciente durante el período de aislamiento, la gente se enoja cada vez más con el tiempo. Vemos esto reflejado en los medios con piquetes, etc. Esto es algo a lo que los tomadores de decisiones de salud pública deben prestar atención. muy en serio. ¿De dónde viene esta ira? ¿Por qué la gente sale y se amotina? Se debe al aumento de los sentimientos emocionales negativos».
Dr. Matwin agrega: «Con el aprendizaje automático, podemos predecir dónde se encuentran emocionalmente las personas hoy y dónde podrían estar dentro de una semana. Esta podría ser información extremadamente útil para los expertos en salud pública al elaborar políticas e identificar estrategias para ayudar a las personas en momentos como este».
Aplicando la investigación a otros dominios
Dr. Orji enfatiza que esto es solo el comienzo de una investigación que podría desarrollarse mucho más y aplicarse a muchas otras áreas.
«Observamos una reacción global, en lugar de un segmento en particular. Posiblemente en nuestra próxima ronda de investigación, podríamos acotarlo. Las políticas en todo el mundo están llegando en diferentes momentos, las reglas son diferentes y también lo son las reacciones de las personas. Sería bueno desglosarlo y ver esto en diferentes países que lo han manejado de manera diferente. .
La metodología que estamos usando aquí se puede aplicar en otros dominios. Si la adaptamos, hay muchos otros eventos que suceden en todo el mundo a los que las personas reaccionan públicamente, por ejemplo, eventos políticos. La metodología tiene aplicación más allá de la salud y más allá de COVID-19″.
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Historia del impacto del COVID en la salud mental Proporcionado por la Universidad de Dalhousie Cita: Cómo Twitter puede ayudar a informar las políticas públicas relacionadas con el bienestar mental y emocional durante el aislamiento social (3 de marzo de 2021) recuperado el 30 de agosto de 2022 de https://medicalxpress.com/news/2021-03-twitter-policy-mental-emotional-wellbeing.html Este documento está sujeto a derechos de autor. Aparte de cualquier trato justo con fines de estudio o investigación privados, ninguna parte puede reproducirse sin el permiso por escrito. El contenido se proporciona únicamente con fines informativos.