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La Inteligencia Artificial puede detectar la soledad con solo hablarle

Existe una creciente preocupación de los efectos de la soledad en la salud

La soledad se considera una factor más importante en la mortalidad prematura que la obesidad. Los sistemas de Inteligencia Artificial y machine learning ayudarán a detectar los niveles de soledad en las personas.

La Inteligencia Artificial puede detectar la soledad en los adultos mayores. Así lo reveló un estudio dirigido por investigadores de la Facultad de Medicina de la Universidad de California en San Diego. El cual demostró que los sistemas de IA que analizan el habla pueden predecir eficazmente los niveles de soledad en las personas.

El procesamiento del lenguaje natural (NPL, por sus siglas en inglés) es un término genérico que abarca una variedad de técnicas que procesan o analizan grandes volúmenes de habla natural no estructurado. A medida que la Inteligencia Artificial y los sistemas de machine learning evolucionan, estudios preliminares sugieren que condiciones como la psicosis, el trastorno de estrés postraumático, el trastorno bipolar y la depresión pueden ser detectadas con solo analizar la forma natural de hablar de una persona.

Inteligencia Artificial puede detectar la soledad

En la actualidad, un equipo de investigadores está estudiando si las herramientas de NLP pueden detectar la soledad. Existe una creciente preocupación de los efectos de la soledad en la salud. Lo cual se considera una factor más importante en la mortalidad prematura que la obesidad.

Ellen Lee, autora principal de la nueva investigación, sugiere que la soledad es una condición psiquiátrica particularmente difícil de medir. Y es que los médicos tienen dificultades en cuantificar la soledad en los pacientes. En consecuencia, existe una necesidad urgente de algún tipo de medida objetiva.

La mayoría de los estudios utilizan una pregunta directa de ‘¿Qué tan seguido te sientes solo?’, lo que puede llevar a respuestas sesgadas debido al estigma asociado con la soledad. O bien la escala de soledad de la UCLA, que no utiliza explícitamente la palabra ‘solitario‘”, explicó Lee. “Para este proyecto, utilizamos el procesamiento del lenguaje natural o el NLP, una evaluación cuantitativa imparcial de la emoción y los sentimiento expresados, en combinación con las herramientas habituales de medición de la soledad“.

IA y machine learning pueden ver las emociones en el lenguaje

El estudio reclutó a 80 adultos mayores. Cada persona se evaluó usando valoraciones convencionales de soledad. Además de una entrevista más larga, más conversacional y semi-estructurada que duró hasta 90 minutos.

Las entrevistas fueron transcritas y luego analizadas con la ayuda de un sistema de lenguaje natural desarrollado por IBM. Gracias a estaa metodología se detectó la soledad en aquellas personas que no identificados como solitarias por las evaluaciones convencionales. Y a su vez, el sistema descubrió diferencias en la forma en que los hombres y las mujeres hablan sobre la soledad.

El NLP y el machine learning nos permiten examinar sistemáticamente largas entrevistas de muchos individuos. Adicionalmente podemos explorar cómo las características sutiles del habla, como las emociones, pueden indicar la soledad“. comentó Varsha Badal, otro de los autores del estudio. “Análisis similares de emociones por parte de los humanos estarían abiertos al sesgo, carecerían de consistencia, y requerirían un entrenamiento extenso para su estandarización“.

El sistema de Inteligencia Artificial puede detectar la soledad cualitativamente con una precisión del 94%. Cuanto más sola se sentía una persona, más tiempo sus respuestas eran a preguntas directas sobre la soledad. Los investigadores incluso sugieren que la presencia de una especie de patrón de “habla solitaria” podría utilizarse en el futuro para vigilar el bienestar de los mayores.

Inteligencia Artificial también detectó diferencias entre hombres y mujeres ante la soledad

Se observó que los hombres del estudio utilizaban palabras más temerosas y alegres en sus largas entrevistas conversacionales, mientras que las mujeres eran más propensas a vocalizar explícitamente los sentimientos de soledad. Incluso sin incorporar este tipo de herramientas de NLP en la práctica actual, los investigadores sugieren que los hallazgos del estudio ofrecen a los clínicos importantes conocimientos sobre las diferentes formas en que hombres y mujeres expresan la soledad.

La siguiente etapa de la investigación será combinar otros datos de sensores en las evaluaciones (como el rastreo por GPS y los datos sobre el sueño) para personalizar cada hallazgo individual. Además, el sistema tendrá que ser probado en poblaciones más grandes y diversas para afinar su precisión.

Eventualmente, los complejos sistemas de IA podrían intervenir en tiempo real para ayudar a los individuos a reducir su soledad adoptando cogniciones positivas, manejando la ansiedad social y participando en actividades sociales significativas“, concluyen los investigadores en el nuevo estudio.

 

 

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