El Lic. Horacio Thompson, becario doctoral de Conicet, y el Dr. Marcelo Errecalde, ambos docentes de la Facultad de Ciencias Físico Matemáticas y Naturales (FCFMyN), han participado del MentalRiskES, un desafío a nivel internacional que propone resolver problemas relacionados con la detección anticipada de riesgos en redes sociales en idioma español.
El objetivo fue detectar, lo antes posible, usuarios que mostraran signos vinculados a diversos desórdenes mentales. Las tareas a resolver fueron: detección de desórdenes alimenticios, signos de depresión y un tercer trastorno desconocido para evaluar los enfoques sobre trastornos no conocidos a priori. El equipo de la FCFMyN participó en las dos (2) primeras tareas.
Existe un interés creciente en detectar e identificar usuarios de riesgo en Internet. No obstante, muchas de las campañas realizadas se han enfocado principalmente en el idioma inglés, dejando de lado el español. Los organizadores propusieron estas tareas a partir de mensajes de usuarios extraídos de grupos públicos de la plataforma Telegram.
«Como sabemos, en las redes sociales se comparte todo tipo de información. Son muchos los casos de usuarios que sufren diferentes problemas vinculados a la salud, como así hay otras situaciones preocupantes como cyberbulling, pedofilia, discriminación, fake news, entre otros. Es así como surgen estos desafíos que son muy importantes a nivel mundial y que nos ponen a prueba como comunidad científica. Más allá de fomentar la investigación desde el punto de vista tecnológico, se intenta explorar soluciones que puedan ayudar a aminorar estos problemas. Por ejemplo, identificar patrones de comportamiento en usuarios que muestran signos de depresión puede ser de utilidad para desarrollar un sistema de alarma y apoyo, pero también puede significar un recurso valioso para otras disciplinas como psicología, sociología, entre otros», explica Thompson.
En esta primera edición del MentalRiskEs se propuso resolver estos problemas en línea, es decir, los participantes tuvieron que detectar un riesgo potencial lo antes posible en un flujo continuo de datos. Por lo tanto, el rendimiento no solo dependió de la precisión de los sistemas empleados sino también de la rapidez con la que se detectó el problema.
«Dada la experiencia de nuestro grupo de investigación en tareas similares realizadas con el idioma inglés, se decidió participar en esta primera edición con el idioma español obteniendo la segunda ubicación en ambas tareas para la evaluación temporal de los sistemas y compartiendo el primer lugar en la mayoría de las métricas basadas en clasificación para la detección de depresión, demostrando la efectividad y consistencia de nuestros enfoques para resolver estos problemas», explica Errecalde.
De esta manera, el equipo de la FCFMyN obtuvo resultados destacados de entre 25 y 33 propuestas de laboratorios de investigación de distintas partes del mundo y se seleccionaron los mejores cinco (5) trabajos para ser presentados en el IberLEF 2023. IberLEF es una campaña de evaluación compartida de los sistemas de Procesamiento del Lenguaje Natural en español y otras lenguas ibéricas que se organiza desde el año 2019 y se celebra en el marco de la Conferencia anual de la Sociedad Española de Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN).
«En vista de los destacados resultados obtenidos en estas tareas y de haber sido seleccionados para presentar nuestra propuesta en el marco del IberLEF, se participará de la edición 2023 de esta conferencia en España. Esto permitirá, además, la posibilidad de asistir a la conferencia anual de la SEPLN que se realiza en simultáneo con IberLEF, un ámbito de discusión de los principales desarrollos en Procesamiento del Lenguaje Natural para el español. Este hecho resulta de gran importancia, no solo para el desarrollo del grupo de investigación de la UNSL, sino también por la importancia que tienen estos sistemas por su aplicabilidad en el contexto local y nacional, el cual se ha visto conmovido recientemente por desarrollos disruptivos que la Inteligencia Artificial está produciendo en las más diversas áreas, a partir de sistemas como ChatGPT, Bard, Midjourney y otros modelos generativos de contenido», sostiene Errecalde.
Por último, Thompson agregó: «Para nosotros es importante participar en este tipo de competencias. Es un área que avanza muy rápido y, en ese sentido, intentamos aplicar y adaptar nuestras hipótesis de investigación a las tecnologías emergentes. La idea es continuar realizando contribuciones en esta área ya que los resultados obtenidos nos muestran que vamos por buen camino y ojalá que puedan significar un aporte para la sociedad».
Nota: FCFMyN | Unidad de Cultura Científica más Innovación (UCC+i)
