De acuerdo con la Teoría de la Elección de William Glasser, existen cinco necesidades básicas que son fundamentales para todo comportamiento humano: supervivencia, poder, libertad, pertenencia y diversión, las cuales, incluso, influyen en las imágenes que se eligen para subir a las redes sociales.
Tomando en cuenta esta teoría, investigadores de la Universidad Oberta de Catalunya (UOC) han desarrollado un algoritmo capaz de distinguir a usuarios de las redes sociales que son infelices analizando los textos e imágenes que comparten.
“La forma en que nos presentamos en las redes sociales puede proporcionar información útil sobre comportamientos, personalidades, perspectivas, motivos y necesidades”, explicó en un comunicado Mohammad Mahdi Dehshibi, quien dirigió este estudio dentro del grupo AI for Human Well-being (AIWELL), y pertenece a la Facultad de Informática, Multimedia y Telecomunicaciones de la UOC.
Según los expertos, estas necesidades influyen en qué imagen se selecciona para subir al perfil, ya sea de Facebook o de Instagram.
Durante dos años, el equipo de investigadores ha trabajado en un modelo de aprendizaje profundo que identifica las cinco necesidades descritas por Glasser, utilizando datos multimodales como imágenes, texto, biografía o geolocalización.
Para hacer el estudio, que publica la revista IEEE Transactions on Affective Computing, analizaron 86 perfiles de Instagram. Apoyándose en redes neuronales y bases de datos, los expertos entrenaron un algoritmo para que identificara el contenido de las imágenes y clasificara el contenido textual, asignándoles distintas etiquetas propuestas por psicólogos, quienes compararon los resultados con una base de datos de más de 30 mil imágenes, leyendas y comentarios.
Mahdi Dehshibi explica con un ejemplo: “Imaginemos que un ciclista sube una montaña y, en la cima, puede elegir entre compartir una selfie o una imagen de grupo. Si elige la selfie, percibimos la necesidad de poder, pero, si elige la otra, podemos concluir que, además de la diversión, la persona busca la manera de satisfacer su necesidad de pertenencia”.
Los investigadores también han visto que los usuarios hispanohablantes son más propensos que los angloparlantes a mencionar los problemas sobre sus relaciones cuando se sienten deprimidos.
“El estudio de los datos de las redes sociales pertenecientes a usuarios que no hablan inglés podría ayudar a construir herramientas y modelos inclusivos y diversos para abordar los problemas de salud mental en personas con diversos antecedentes culturales o lingüísticos”, relataron.
Los expertos esperan que con esta herramienta los psicólogos puedan diagnosticar posibles problemas de depresión, hasta mejorar los tratamientos cuando se ha diagnosticado a una persona con un trastorno mental.
