Fermatevi un attimo a guardare la vostra tastiera emoji: il volto arrabbiato, il fantasma, la ciambella, la pizza, le sigarette e il cuore.
Il cuore vibrante, il cuore rosso, i piccoli cuori colorati ideali da mandare a chiunque: un amico, il partner, un genitore. Notate ancora una cosa: il cuore spezzato e il cuore blu, che portano con loro, chissà, tristezza, solitudine e dolore.
Apparentemente meritevoli di poca attenzione, si scopre invece che queste emoji sono molto più importanti di quanto si possa immaginare. I linguisti, gli psicologi e gli scienziati informatici stanno scoprendo che ciò che condividiamo sui social network può dire molto sulla nostra salute mentale. Alcuni ricercatori ritengono che grazie ad alcuni algoritmi e all'analisi matematica, è possibile fornire agli operatori sanitari degli strumenti affidabili per aiutare a risolvere uno dei principali problemi di salute pubblica: il suicidio.
Gli indizi nei tweet
Predire il rischio di suicidio è ciò che Glen Coppersmith, scienziato e psicologo, si è proposto di fare.
Nel mese di aprile, i dati pubblicati dal Centers for Disease Control and Prevention hanno rivelato un allarmante aumento dei suicidi in entrambi i sessi e in ogni fascia di età compresa tra i 10 e i 74 anni. Tra il 1999 e il 2014, il tasso di suicidio negli Stati Uniti è aumentato del 24%.
Come fondatore e CEO della società di analisi di salute mentale Qntfy, Coppersmith sta sperimentando la progettazione di algoritmi che identificano i trend nella comunicazione umana. Questo concetto nella scienza è ben consolidata: è quello che sta alla base della correzione automatica delle parole scritte con gli smartphone.
Coppersmith appartiene a un piccolo gruppo di ricercatori che credono che questa tecnologia può essere utilizzata per rilevare il rischio di comportamento suicida. In un suo recente studio, pubblicato questo mese in un'associazione annuale del Nord America per la riunione linguistica computazionale, lui ei suoi co-autori hanno cercato di stimare il contenuto emotivo di tweet da centinaia di utenti che avevano parlato apertamente di un tentativo di suicidio e di tweet da un gruppo di controllo che non ha manifestato intenzioni suicide.
Utilizzando un modello progettato per prevedere il rischio di suicidio nel primo gruppo, i ricercatori hanno scoperto il loro algoritmo e hanno osservato come quei famosi cuori tra le emoji possono dire molto più di quanto ci saremmo mai aspettati.
Coppersmith e i suoi co-autori hanno notato come alcuni utenti nel gruppo che ha parlato di tentare il suicidio hanno impiegato una gamma ristretta di emoji rispetto agli utenti tipici della stessa età e sesso, preferendo i cuori blu e spezzati. Utilizzare solo queste emoji – è bene precisarlo - non indica il rischio di suicidio, in ogni caso. I ricercatori hanno anche notato un aumento nella volontà di trasmettere tristezza prima di un tentativo di suicidio, con conseguente aumento di tweet incentrati su questo stato d’animo.
Lo studio di Coppersmith non include tweets reali, al fine di proteggere la privacy degli utenti, esso offre tuttavia degli esempi per dimostrare come ogni parola che si usa mostra inevitabilmente un po' di chi sei, di cosa stai pensando, anche se, certamente, non sei in una sorta di crisi emotiva.
Coppersmith crede che questi dati, come molti altri contenuti generati dai dispositivi mobili, potrebbero essere di vitale importanza per ricerca psicologica volta a captare alcuni importanti segnali circa il rischio di suicidio in un paziente.
Nonostante i recenti progressi di questa ricerca, ci vorrà ancora molta collaborazione tra scienziati e operatori sanitari, senza tralasciare i finanziamenti necessari, per la produzione di una ricerca abbastanza affidabile, in modo da poter essere utilizzata dagli psicologi nella pratica quotidiana.
Coppersmith vuole analizzare tutti i contenuti prodotti nei giorni, mesi e settimane prima della manifestazione di un atteggiamento suicida in un paziente. Tutto questo può e deve essere fatto grazie all’analisi del linguaggio in tutte le sue forme, che può dire molto delle intenzioni latenti e celate dell’individuo. Questo tipo di analisi deve essere fatta su ogni canale possibile. Social media e dati mobili offrono, in tal senso, una nuova opportunità.
Coppersmith immagina un futuro in cui le persone in preda alla disperazione non si sentiranno più impotenti: “grazie ai social network analizzeremo e riusciremo a mettere a disposizione nuovi strumenti per aiutare le persone che si trovano con questo dolore, per aiutarle a trovare una via d’uscita.”
