Las técnicas de inteligencia artificial y minería de texto se pueden utilizar para detectar la paranoia entre los usuarios de las redes sociales. Concretamente, trabajo publicado en el International Journal of Computational Science and Engineering , ha examinado el comportamiento de los usuarios de Twitter en sus actualizaciones respecto a la pandemia de COVID-19 con el fin de detectar trastornos de personalidad asociados a la paranoia.

Mourad Ellouze, Seifeddine Mechti, Moez Krichen y Lamia Hadrich Belguith de la Universidad de Sfax en Túnez y Vinayakumar Ravi de la Universidad Prince Mohammad Bin Fahd en Khobar, Arabia Saudita, sugieren que el comportamiento de las personas hacia la pandemia impulsado por la desconfianza en la autoridad y alimentado por la desinformación ha obstaculizado un poco la forma en que hemos enfrentado esta crisis global.

El equipo sugiere que, paralelamente a este comportamiento general entre algunas personas, existe una reacción más preocupante entre quienes tienen problemas graves de salud mental asociados con la paranoia. Tales condiciones, cuando se enfrentan a la angustia existencial que presenta una pandemia letal, pueden provocar ansiedad grave, duelo y pensamientos suicidas.

En última instancia, el análisis del equipo de los usuarios de Twitter que hablan sobre el COVID-19 podría permitirles encontrar personas que pueden estar sufriendo indebidamente y que pueden estar entrando en una crisis personal. En otras palabras, las herramientas que analizan podrían usarse como un diagnóstico indirecto que podría permitir a profesionales calificados ofrecer una intervención adecuada para pacientes con paranoia. Quizás también podría usarse para guiar las decisiones tomadas por el propio Twitter y sus algoritmos que reducen el riesgo para sus usuarios vulnerables. + Explora más

Los modelos pandémicos deben ser receptivos