Inteligência artificial e técnicas de mineração de texto podem ser usadas para detectar paranóia entre usuários de mídia social. Especificamente, o trabalho publicado no International Journal of Computational Science and Engineering , examinou o comportamento dos usuários do Twitter em suas atualizações sobre a pandemia de COVID-19 para detectar transtornos de personalidade associados à paranóia.
Mourad Ellouze, Seifeddine Mechti, Moez Krichen e Lamia Hadrich Belguith, da Universidade de Sfax, na Tunísia, e Vinayakumar Ravi, da Universidade Príncipe Mohammad Bin Fahd, em Khobar, na Arábia Saudita, sugerem que o comportamento das pessoas em relação à pandemia é motivado pela desconfiança da autoridade e alimentado pela desinformação tem dificultado um pouco a forma como temos lidado com esta crise global.

A equipe sugere que, paralelamente a esse comportamento geral de algumas pessoas, há uma reação mais preocupante entre aqueles com sérios problemas de saúde mental associados à paranóia. Tais condições, quando confrontadas com a angústia existencial apresentada por uma pandemia letal, podem levar a graves ansiedades, lutos e pensamentos suicidas.

Em última análise, a análise da equipe de usuários do Twitter discutindo o COVID-19 pode permitir que encontrem pessoas que podem estar sofrendo indevidamente e podem estar entrando em uma crise pessoal. Em outras palavras, as ferramentas que eles discutem podem ser usadas como um diagnóstico proxy que pode permitir que profissionais qualificados ofereçam uma intervenção adequada para pacientes com paranóia. Talvez também possa ser usado para orientar as decisões tomadas pelo próprio Twitter e seus algoritmos que diminuem o risco para seus usuários vulneráveis. + Explorar mais

Os modelos pandêmicos precisam ser responsivos