Se utilizan algoritmos para monitorear el lenguaje de quienes hablan sobre salud mental en Reddit, un popular foro.
El estudio identificó cambios en el tono y el contenido del lenguaje utilizado durante la pandemia de COVID-19, entre enero y abril de 2020.
Descubrieron que los grupos de publicaciones relacionados con el suicidio y la soledad se habían más que duplicado en comparación con el mismo período del año anterior.
La gestión de una pandemia mundial ha afectado a la salud mental de millones de personas. Un equipo de investigadores del MIT y la Universidad de Harvard ha demostrado que puede medir esos efectos analizando el lenguaje que las personas utilizan para expresar su ansiedad en Internet.
Mediante el aprendizaje automático para analizar el texto de más de 800.000 publicaciones de Reddit, los investigadores pudieron identificar cambios en el tono y el contenido del lenguaje que utilizaba la gente a medida que avanzaba la primera ola de la pandemia de COVID-19, entre enero y abril de 2020. Su análisis reveló varios cambios importantes en las conversaciones sobre salud mental, incluido un aumento general de las conversaciones sobre ansiedad y suicidio.
«Descubrimos que surgieron grupos naturales relacionados con la tendencia suicida y la soledad, y que el número de publicaciones en esos grupos se más que duplicó durante la pandemia en comparación con los mismos meses del año anterior, lo cual es motivo de gran preocupación», afirma Daniel Low, estudiante de posgrado del Programa de Biociencias y Tecnología del Habla y la Audición de Harvard y el MIT, y autor principal del estudio.
El análisis también reveló que los efectos variaban entre las personas que ya padecían distintos tipos de enfermedades mentales. Según los investigadores, los hallazgos podrían ayudar a los psiquiatras o, potencialmente, a los moderadores de los foros de Reddit estudiados a identificar mejor y ayudar a las personas cuya salud mental se está deteriorando.
«Cuando las necesidades de salud mental de tantas personas de nuestra sociedad no se satisfacen adecuadamente, ni siquiera en condiciones de referencia, quisimos llamar la atención sobre las formas en que muchas personas están sufriendo durante este período, para amplificar y orientar la asignación de recursos destinados a apoyarlas», afirma Laurie Rumker, estudiante de posgrado del Programa de Doctorado en Bioinformática y Genómica Integrativa de Harvard y una de las autoras del estudio.
Satrajit Ghosh, investigador científico principal del Instituto McGovern para la Investigación Cerebral del MIT, es el autor sénior del estudio, que se publica en Journal of Internet Medical Research. Entre los otros autores del artículo figuran Tanya Talkar, estudiante de posgrado del Programa de Biociencias y Tecnología del Habla y la Audición de Harvard y el MIT; John Torous, director de la división de psiquiatría digital del Centro Médico Beth Israel Deaconess; y Guillermo Cecchi, miembro principal del personal de investigación del Centro de Investigación Thomas J. Watson de IBM.
Una ola de ansiedad
El nuevo estudio surgió de la asignatura 6.897/HST.956 del MIT (Aprendizaje automático para la atención sanitaria), impartida en el Departamento de Ingeniería Eléctrica y Ciencias de la Computación del MIT. Low, Rumker y Talkar, que cursaron la asignatura la primavera anterior, ya habían investigado el uso del aprendizaje automático para detectar trastornos de salud mental basándose en cómo habla la gente y en lo que dice. Tras el inicio de la pandemia de COVID-19, decidieron centrar su proyecto de clase en analizar foros de Reddit dedicados a distintos tipos de enfermedades mentales.
«Cuando llegó la COVID, todos nos preguntábamos si estaba afectando más a unas comunidades que a otras», dice Low. «Reddit nos permite examinar todos estos subreddits, que son grupos de apoyo especializados. Es una oportunidad realmente única para ver cómo se vieron afectadas de manera diferente estas comunidades a medida que avanzaba la ola, en tiempo real».
Los investigadores analizaron publicaciones de 15 grupos de subreddits dedicados a diversas enfermedades mentales, entre ellas la esquizofrenia, la depresión y el trastorno bipolar. También incluyeron algunos grupos dedicados a temas que no guardan relación específica con la salud mental, como las finanzas personales, el ejercicio físico y la crianza.
Mediante varios tipos de algoritmos de procesamiento del lenguaje natural, los investigadores midieron la frecuencia de palabras relacionadas con temas como la ansiedad, la muerte, el aislamiento y el abuso de sustancias, y agruparon las publicaciones según las similitudes en el lenguaje empleado. Estos métodos permitieron identificar similitudes entre las publicaciones de cada grupo tras el inicio de la pandemia, así como diferencias distintivas entre los grupos.
Los investigadores descubrieron que, aunque la gente de la mayoría de los grupos de apoyo empezó a publicar sobre la COVID-19 en marzo, el grupo dedicado a la ansiedad por la salud empezó mucho antes, en enero. Sin embargo, a medida que avanzaba la pandemia, los demás grupos de salud mental comenzaron a parecerse mucho al grupo de ansiedad por la salud en cuanto al lenguaje que se usaba con mayor frecuencia. Al mismo tiempo, el grupo dedicado a las finanzas personales mostró el cambio semántico más negativo entre enero y abril de 2020, y aumentó considerablemente el uso de palabras relacionadas con el estrés económico y los sentimientos negativos.
También descubrieron que los grupos de salud mental más afectados negativamente al comienzo de la pandemia eran los relacionados con el TDAH y los trastornos alimentarios. Los investigadores plantean la hipótesis de que, al no contar con sus sistemas habituales de apoyo social debido a los confinamientos, las personas con esos trastornos tuvieron muchas más dificultades para controlar sus afecciones. En esos grupos, los investigadores encontraron publicaciones sobre la hiperenfocación en las noticias y la recaída en conductas propias de la anorexia, ya que durante la cuarentena otras personas no supervisaban las comidas.
Con otro algoritmo, los investigadores agruparon las publicaciones en categorías como la soledad o el consumo de sustancias y luego siguieron los cambios de esos grupos a medida que avanzaba la pandemia. Las publicaciones relacionadas con el suicidio se más que duplicaron con respecto a los niveles previos a la pandemia, y los grupos que durante la pandemia se asociaron significativamente con la categoría de tendencia suicida fueron los grupos de apoyo para el trastorno límite de la personalidad y el trastorno de estrés postraumático.
Los investigadores también detectaron la aparición de nuevos temas centrados específicamente en buscar ayuda para la salud mental o interacción social. «Los temas dentro de estos grupos de apoyo de los subreddits iban cambiando un poco, a medida que la gente intentaba adaptarse a una nueva vida y centrarse en cómo conseguir más ayuda si la necesitaba», afirma Talkar.
Aunque los autores subrayan que no pueden atribuir los cambios lingüísticos observados únicamente a la pandemia, señalan que el cambio entre enero y abril de 2020 fue mucho más significativo que en los mismos meses de 2019 y 2018, lo que indica que no puede explicarse por las tendencias anuales habituales.
Recursos de salud mental
Según los investigadores, este tipo de análisis podría ayudar a los proveedores de atención de salud mental a identificar los segmentos de la población más vulnerables al deterioro de la salud mental causado no solo por la pandemia de COVID-19, sino también por otros factores de estrés, como las elecciones polémicas o los desastres naturales.
Además, si se aplicara en tiempo real a publicaciones de Reddit u otras redes sociales, este análisis podría utilizarse para ofrecer a los usuarios recursos adicionales, como orientación hacia otro grupo de apoyo, información sobre cómo encontrar tratamiento de salud mental o el número de una línea de ayuda para la prevención del suicidio.
«Reddit es una fuente de apoyo muy valiosa para muchas personas que afrontan problemas de salud mental, y es posible que muchas de ellas no tengan acceso formal a otros tipos de apoyo para la salud mental. Por eso, este trabajo tiene implicaciones para las formas en que podría proporcionarse apoyo dentro de Reddit», afirma Rumker.
Los investigadores ahora planean aplicar este método para estudiar si las publicaciones en Reddit y otras redes sociales pueden utilizarse para detectar trastornos de salud mental. Un proyecto en curso consiste en analizar publicaciones en una red social para veteranos con el fin de detectar el riesgo de suicidio y el trastorno de estrés postraumático.
La investigación recibió financiación de los Institutos Nacionales de Salud y del Instituto McGovern.
