La Pandemia ci ha reso ansiosi: analizzando i post sui social media grazie all’apprendimento automatico, l’istituto americano Mit ha scoperto gli effetti di Covid-19 sugli internauti
L’apprendimento automatico, ovvero la capacità delle macchine di scovare modelli simili in un insieme di dati, può essere utile anche per capire gli effetti della pandemia di Covid-19 sulla salute mentale degli internauti. Il Mit, istituto di ricerca tecnologica con sede in Massachusetts, ha collaborato con l’università di Harvard per applicare il machine learning agli status e ai post di migliaia di utenti del web. Esaminando i testi scritti dalle persone sui social in questi ultimi mesi, le due organizzazioni scientifiche sono riuscite a identificare le modifiche nel tono e nel contenuto del linguaggio utilizzato durante la pandemia. La loro analisi ha rivelato diversi cambiamenti chiave nelle conversazioni sulla salute mentale, incluso un aumento della discussione su argomenti come ansia e depressione.
Gli effetti della Pandemia sulla psiche, il progetto su Reddit
Utilizzando l’apprendimento automatico per analizzare oltre 800mila post di Reddit, uno dei social network più usati negli Stati Uniti, i ricercatori sono stati in grado di identificare gli argomenti più discussi sul web durante la prima ondata della pandemia Covid-19, ovvero da gennaio ad aprile 2020. Lo studio è stato pubblicato nel magazine Journal of Medical Internet Research e ha confermato quello che molti esperti della rete pensavano: una pandemia modifica anche le tendenze di internet. In questo caso, anche se parlare uniformemente di popolo della rete è sempre un azzardo, si può confermare che l’atmosfera sui social network è peggiorata e si è fatta cupa.
Discorsi su ansia, depressione, tristezza e malessere sono aumentati notevolmente nel periodo esaminato, tanto che nell’articolo di presentazione della ricerca il Mit scrive che “l’analisi testuale dei post sui social media rileva che l’ansia degli utenti e i livelli di rischio di suicidio sono in aumento. Abbiamo scoperto che c’erano cluster legati al suicidio e alla solitudine, e il numero di post in questi siti è più che raddoppiato durante la pandemia rispetto agli stessi mesi dell’anno precedente, il che è preoccupante”.
Apprendimento automatico nei Subreddit
I ricercatori hanno analizzato i post di 15 forum, chiamati subreddit sul sito americano, dedicati alle malattie mentali, alla depressione e al disturbo bipolare. Utilizzando diversi tipi di algoritmi di elaborazione del linguaggio, gli studiosi hanno misurato la frequenza delle parole associate ad argomenti come ansia, morte, isolamento e abuso di sostanze e hanno raggruppato i post in base alle somiglianze. I ricercatori hanno scoperto che mentre le persone nella maggior parte dei gruppi di supporto hanno iniziato a postare sul Covid-19 a marzo, il gruppo dedicato all’ansia ha iniziato molto prima, a gennaio. Hanno anche scoperto che le richieste di aiuto e sostegno erano aumentate notevolmente all’inizio della discussione globale. In altre parole, molti utenti si sono riversati nei gruppi di supporto per chiedere aiuto e per provare a combattere la tristezza arrivata con la diffusione della pandemia.
Le parole dei ricercatori
“Abbiamo voluto portare l’attenzione sui modi in cui molte persone stanno soffrendo durante questo periodo, al fine di informare riguardo le risorse per rispondere a questa situazione” afferma Laurie Rumker, ricercatrice ad Harvard e una delle autrici dello studio. Il Mit ora vuole proseguire questo approccio e capire se i post su Reddit e altri social network possono essere utilizzati per rilevare disturbi di salute mentale. I risultati potrebbero aiutare gli psichiatri, nonché i moderatori dei siti internet, a identificare e offrire supporto alle persone che stanno soffrendo.
Andrea Indiano
Giornalista con la passione per il cinema e le innovazioni, attento alle tematiche ambientali, ha vissuto per anni a Los Angeles da dove ha collaborato con diverse testate italiane. Ha studiato a Venezia e in Giappone, autore dei libri "Hollywood Noir" e "Settology".
