A depressão é capaz de mudar muitas coisas comuns da vida das pessoas, como a forma de se locomover, dormir ou interagir. E um novo estudo focou na diferença da linguagem utilizada pelos portadores da doença, com direito a uma classe de palavras utilizadas que pode ajudar a prever com precisão se alguém está sofrendo com o transtorno ou não.
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Segundo o estudo, a linguagem pode ser separada em dois componentes: conteúdo e estilo. O conteúdo está relacionado com o que se expressa (o significado ou o assunto das declarações, por exemplo). E segundo o projeto, além dos adjetivos e advérbios negativos, como “solitário”, “triste” ou “miserável”, aqueles com sintomas de depressão usam significativamente mais pronomes de primeira pessoa do singular: “eu”, e significativamente menos pronomes de segunda e terceira pessoa, como “você”, “eles” ou “ela”.
Esse padrão de uso de pronomes sugere que as pessoas com depressão estão mais focadas em si mesmas e menos conectadas com os outros. Os pesquisadores relataram que os pronomes são, na verdade, mais confiáveis para identificar a depressão do que as palavras com emoções negativas.
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Já o estilo da linguagem está relacionado à forma como nos expressamos, e não ao conteúdo em si. Os pesquisadores analisaram o texto de 64 diferentes fóruns online de saúde mental, com 6.400 membros estudados. Palavras que transmitem absolutismo, como “sempre”, “nada” ou “completamente” foram consideradas melhores marcadores para fóruns de saúde mental do que pronomes ou palavras de emoção negativa.
A pesquisa também incluiu fóruns de recuperação, nos quais membros que sentem que se recuperaram de um episódio depressivo escrevem postagens positivas e encorajadoras sobre sua recuperação. Os pesquisadores notaram então que as palavras com emoções positivas foram elevadas em aproximadamente 70%. No entanto, a prevalência de palavras absolutistas permaneceu.
“Compreender a linguagem da depressão pode nos ajudar a entender a maneira como as pessoas com sintomas de depressão pensam, mas também tem implicações práticas. Os pesquisadores estão combinando a análise de texto automatizada com o machine learning para classificar uma variedade de condições de saúde mental a partir de amostras de texto em linguagem natural”, apontam os envolvidos no estudo. O trabalho completo pode ser visto aqui.
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Fonte: Canaltech
