Freire: "Las comunidades con anorexia nerviosa están aisladas en las redes sociales y es preciso conectarlas con cuentas sanas"

En el último año y medio, los trastornos de la conducta alimentaria (TCA) han aumentado un 20% como consecuencia del aislamiento forzado durante los primeros meses de la pandemia y del retraso en el diagnóstico por parte de los servicios sanitarios, volcados en dar respuesta a la crisis de covid-19. En España, más de 400.000 personas sufren hoy este tipo de trastornos y tres de cada cuatro son jóvenes adolescentes, de acuerdo con datos de la Fundación FITA. 

Fue precisamente entre este grupo de edad donde los casos de TCA se dispararon un 826,3% en 2020 respecto a 2019, según cifras de la Fundación ANAR. Si bien es cierto que el origen de los trastornos alimentarios responde a diversas casuísticas, parte de su crecimiento exponencial se debe al impacto que las redes sociales y el culto al cuerpo que éstas promueven tienen en colectivos tan vulnerables como los adolescentes. Una situación que afecta con mayor incidencia en las mujeres: entre el 4% y el 5% de las chicas de entre 12 y 21 años en España sufre trastornos de la alimentación, reporta Ita Salud Mental. 

El proyecto STOP, liderado por Ana Freire, ha realizado un estudio que analiza problemas de salud mental en redes sociales para contribuir a la reducción de muertes por suicidio

En este complejo contexto, el proyecto STOP (Suicide prevenTion in sOcial Platforms) analiza problemas de salud mental en redes sociales para contribuir a la reducción de muertes por suicidio. Liderado por la investigadora y directora del Área de Tecnología de la UPF Barcelona School of Management, Ana Freire, el proyecto ha publicado recientemente el estudio "Caracterización de Anorexia Nerviosa en redes sociales: análisis textual, visual, relacional, demográfico y de comportamiento", en el que estudian cómo se expresa la anorexia nerviosa (AN) en redes sociales, pues en sus casos más graves puede presentar autolesiones e incluso tentativas de suicidio. 

Consulta el estudio

El aislamiento, el enemigo a combatir

"STOP es un proyecto multidisciplinar en el que trabajamos ingenieros, psicólogos, psiquiatras y terapeutas para estudiar cómo se expresan en redes sociales diversos problemas mentales, entre ellos la anorexia nerviosa", expone la Dra. Freire, que añade: "mediante inteligencia artificial, extraemos, de modo completamente anónimo, perfiles demográficos e intereses comunes a grupos de usuarios con signos de anorexia". El estudio caracteriza usuarios con anorexia nerviosa (AN) en Twitter, diferenciando incluso usuarios en diferentes etapas de la enfermedad. 

"Observamos que las comunidades de anorexia nerviosa están completamente aisladas y no tienen apenas vínculos con comunidades sanas, compuestas por cuentas de usuarios sanos o cuentas de instituciones o asociaciones que prestan ayuda a personas con trastornos de la conducta alimentaria", expone la investigadora, que asegura que "forzar la comunicación entre ambas comunidades reportaría grandes beneficios, ya que estas burbujas son muy nocivas para los colectivos vulnerables". 

"Las comunidades de anorexia nerviosa están completamente aisladas. Forzar la comunicación entre estas cuentas y las sanas reportaría grandes beneficios"

Uno de los grandes retos que apunta Freire es el cambio de los sistemas de recomendación de contactos a seguir en plataformas como Twitter, ya que siguen proponiendo a usuarios con anorexia cuentas muy similares que hacen que "esta burbuja se expanda". Ahora bien, ¿cuáles son los rasgos comunes que el proyecto STOP ha identificado en las cuentas de usuarios con anorexia nerviosa?

• Textos: se usan verbos en 1ª persona del singular, un alto número de negaciones y pocos artículos. Suelen mostrar tristeza, disgusto y enfado. Los temas tratados están relacionados con su imagen, haciendo referencia a laxantes e incluso al suicidio y a la muerte.
• Imágenes: se apuesta por imágenes más oscuras, con menos letras, selfies, imágenes de partes del cuerpo e imágenes alteradas de cuerpos idealizados. Se observan, aunque en menor medida, fotografías de comidas saludables como frutas o ensaladas. 
• Relaciones entre usuarios: suelen interactuar menos que otros usuarios (número de likes, retuits), lo que puede denotar un menor apoyo social. 
• Información demográfica: más del 70% de perfiles analizados corresponde a mujeres, viéndose este porcentaje incrementado en los grupos de tratamiento y recuperación. Respecto a la edad, casi el 60% de los perfiles recopilados corresponden a jóvenes menores de 18 años. 
• Actividad en la red: suelen tuitear más los fines de semana y durante los periodos de sueño, algo que se puede relacionar con problemas de insomnio, característico de otros trastornos de salud mental como la depresión.

La Inteligencia Artificial, al servicio de las personas

Las técnicas empleadas para llevar a cabo este estudio, en el que han colaborado la Universitat Pompeu Fabra, el Centro de Visión por Computador (Universitat Autònoma de Barcelona), la Fundación Instituto de Trastornos Alimentarios (FITA) y el Hospital Universitario Parc Taulí, entre otros, están basadas en la Inteligencia Artificial. Concretamente, en Deep Learning para identificar tuits relacionados con AN; algoritmos de clustering o agrupamiento para distinguir usuarios en etapas de pre-contemplación y contemplación, entre otros. 

"Desarrollar nuestro proyecto de forma responsable implicaba que el tratamiento de datos se hiciera de forma completamente anónima: no es posible identificar las cuentas analizadas

"Toda herramienta se puede utilizar para hacer el bien o para hacer el mal", argumenta Freire. "Pasa con un cuchillo, un coche o con la Inteligencia Artificial", añade. El estudio llevado a cabo por el proyecto STOP es un claro ejemplo de que la IA, utilizada de modo responsable, puede repercutir muy positivamente en la sociedad. Una responsabilidad que afecta, también, al tratamiento de datos. 

"Desarrollar nuestro proyecto de forma responsable implicaba que el tratamiento de datos se hiciera de forma completamente anónima", indica la investigadora y experta en IA, que matiza: "no es posible identificar, con los datos recopilados, ninguna cuenta utilizada para entrenar a los algoritmos desarrollados". 

Pero, ¿cómo se podría evitar el mal uso de la tecnología? La directora del Área de Tecnología de la UPF-BSM lo tiene claro: mediante la regulación del uso de la IA, "algo que ya se está haciendo a nivel europeo y que habrá que ir adaptando para dar respuesta a los futuros retos que vayan surgiendo en relación con el uso de esta tecnología".