巴西圣保罗大学 (USP) 的研究人员正在使用人工智能 (AI) 和 Twitter(世界上最大的社交媒体平台之一)尝试创建焦虑和抑郁预测模型，以便在未来提供这些疾病的迹象临床诊断。

该研究发表在《语言资源与评估》杂志上的一篇文章中。

构建名为 SetembroBR 的数据库是该研究的第一步。该名称参考了一年一度的自杀意识和预防活动“电影 九月”，同时也指该研究的数据收集始于 9 月的一天。

第二步仍在进行中，但已经提供了一些初步发现，例如可以仅根据社交媒体朋友和粉丝来检测一个人是否有可能患上抑郁症，而无需考虑他们自己的帖子。

该小组编制的数据库包含与文本语料库(葡萄牙语)和联系网络相关的信息，涉及 3,900 名 Twitter 用户，他们在调查前报告被诊断患有精神健康问题或接受过心理健康治疗。语料库包括这些用户单独发布的所有公共推文(没有转推)，总共约有 4700 万条短文本。

“首先，我们手动收集了时间线，分析了大约 19,000 名用户的推文，相当于一个村庄或小镇的人口。然后我们使用了两个数据集，一个用于报告被诊断出患有心理健康问题的用户，另一个随机选择用于控制目的。我们想区分抑郁症患者和普通人群，”该文章的最后一位作者、USP 艺术、科学与人文学院 (EACH) 教授 Ivandre Paraboni 说。

该研究还收集了来自朋友和追随者的推文，观察发现有心理健康问题的人倾向于关注某些账户，例如讨论论坛、有影响力的人和公开承认自己抑郁症的名人。“这些人相互吸引。他们有共同的兴趣，”人工智能中心 (C4AI) 的研究员帕拉博尼说。