Metodología de Análisis de Emociones para Identificar Riesgo de Cometer Suicidio Generado por el COVID-19 / Methodology of Emotion Analysis to Identify Risk of Committing Suicide Generated by COVID-19 / Metodologia de Análise de Emoções para Identificar o Risco de Suicídio Gerada por COVID-19

RESUMEN

Resumen Introducción: El comienzo del año 2020 llegó acompañado de una pandemia causada por el virus denominado SARS-CoV-2. Con las medidas de distanciamiento social implementadas para evitar la propagación de este virus, se presentan problemáticas de salud mental, como ansiedad, depresión, etc., trayendo como consecuencia una necesidad de atención a pacientes a distancia. Dadas las cifras alarmantes de incidencias de suicidio en la sociedad actual, aunadas a estas medidas de distanciamiento, son requeridas herramientas de apoyo para identificar individuos en riesgo de cometer suicidio. Objetivo: Proponer y evaluar una nueva metodología para calcular riesgo de suicidio en usuarios de Twitter, apoyándose en el análisis de emociones. Materiales y Métodos: Usando modelos de aprendizaje estadístico (supervisado y no supervisado), la metodología propuesta identifica el nivel de riesgo en el texto analizado de 77 tuits de usuarios regulares y de figuras políticas en México y Latinoamérica. Resultados: Se encontró que, al comparar los métodos utilizados, el porcentaje de coincidencia en clasificación es cercano al 96 %, siendo los métodos supervisado no paramétrico y no supervisado los que detectaron los niveles extremos de riesgo al suicidio. Conclusiones: la metodología propuesta es una herramienta que puede ser de gran apoyo para especialistas del área de salud mental al ayudar a identificar, de manera masiva, la presencia de indicios de enfermedades mentales, para su subsecuente diagnóstico.

ABSTRACT

Abstract Introduction: The beginning of 2020 was accompanied by a pandemic caused by the virus called SARS-CoV-2. With social distancing measures implemented to prevent the spread of this virus, mental health problems arose, such as anxiety, depression, etc., resulting in a need for telemedicine. Given the alarming numbers of suicide incidences in today's society, coupled with these distancing measures, support tools are required to identify individuals at risk of committing suicide. Objective: To propose and evaluate a new methodology to calculate suicide risk in Twitter users, based on the analysis of emotions. Materials and Methods: Using statistical learning models (supervised and unsupervised), the proposed methodology identifies the level of risk in the analyzed text of 77 tweets from regular users and political figures in Mexico and Latin America. Results: It was found that, when comparing the methods used, the percentage of coincidence in classification is close to 96%, being the supervised non-parametric and unsupervised methods those that detected the extreme levels of suicide risk. Conclusions: the proposed methodology is a tool that can be of great support for specialists in the mental health area by helping to identify, in a massive way, the presence of signs of mental illness, for its subsequent diagnosis.

RESUMO

Resumo Introdução: O início de 2020 foi acompanhado por uma pandemia causada pelo vírus denominado SARS-CoV-2. Com as medidas de distanciamento social implantadas para prevenir a propagação desse vírus, surgem problemas de saúde mental, como ansiedade, depressão, etc., resultando na necessidade de atendimento remoto ao paciente. Dados os números alarmantes de incidentes de suicídio na sociedade atual, juntamente com essas medidas de distanciamento, ferramentas de apoio são necessárias para identificar indivíduos em risco de suicídio. Objetivo: propor e avaliar uma nova metodologia para calcular o risco de suicídio em usuários do Twitter, a partir da análise das emoções. Materiais e Métodos: Usando modelos estatísticos de aprendizagem (supervisionados e não supervisionados), a metodologia proposta identifica o nível de risco no texto analisado de 77 tweets de usuários regulares e figuras políticas no México e na América Latina. Resultados: Verificou-se que, na comparação dos métodos utilizados, o percentual de coincidência na classificação é próximo a 96%, sendo os métodos não paramétricos supervisionados e não supervisionados aqueles que detectaram os níveis extremos de risco de suicídio. Conclusões: A metodologia proposta é uma ferramenta que pode ser de grande apoio aos especialistas da área de saúde mental por ajudar a identificar, de forma massiva, a presença de indícios de doença mental, para seu posterior diagnóstico.