La detección de ansiedad y estrés en el lenguaje escrito mediante procesamiento automatizado por computadora

Abstract

Una de las fallas de los sistemas de vigilancia de enfermedades no tradicionales, como los basados en reportes de síntomas vía electrónica, es la incapacidad de descartar las falsas alarmas causadas por el pánico mediático durante epidemias. Identificar la ansiedad y estrés en el lenguaje escrito podría ayudar a detectar estímulos negativos en los textos de búsqueda de los portales públicos de búsqueda de información como Google.com y refinar así los modelos que asocian la búsqueda de síntomas en Internet a la incidencia de enfermedades. El objetivo de este estudio fue determinar si es posible detectar ansiedad y estrés en el lenguaje escrito de forma automatizada utilizando herramientas de computación. Se buscó una correlación entre ansiedad, estrés y patrones de lenguaje escrito en un grupo de estudiantes entre 18 y 22 años de edad de la Universidad del Valle de Guatemala. Una muestra de 150 estudiantes fue seleccionada y expuesta de manera aleatoria a pruebas de lógica usando un programa de computadora. Además de las preguntas estándar, se expuso a un grupo intervención (n= 113) a estímulos auditivos y visuales, que fueron escogidos por medio de una encuesta en línea. El grupo control (n=37) no fue expuesto a estos estímulos. Durante la prueba, se solicitó escribir un comentario de 100 palabras sobre la evaluación. Estos comentarios fueron analizados utilizando algoritmos de procesamiento de lenguaje natural para buscar ansiedad y estrés. En las pruebas de los grupos de control e intervención, no se encontraron diferencias significativas en cuanto a la longitud de las oraciones y de las palabras. Se encontraron asociaciones significativas (p<0.05) entre la pertenencia al grupo intervención o control, y el tamaño de los comentarios. El análisis cualitativo de bigramas mostró que los individuos expuestos a estímulos tienden a utilizar adjetivos y muletillas en sus comentarios. Los estímulos estresantes redujeron el porcentaje de acierto en una prueba de lógica.