Um pesquisador da Universidade Stellenbosch descobriu que emoções negativas podem ser reforçadas através da interação em redes sociais, e pessoas com depressão são particularmente suscetíveis a essa influência.
Para pessoas com depressão, a internet pode oferecer uma oportunidade difícil de encontrar na vida real: um espaço para comunicação aberta, busca por pessoas com interesses semelhantes e uma sensação de menor solidão. No entanto, essas conexões online também podem ter um lado sombrio, pois emoções negativas podem ser mutuamente reforçadas ao interagir em redes sociais.
Este é o problema estudado pelo Dr. Kurt Marais, professor do Departamento de Logística da Universidade Stellenbosch (SU), em sua recente tese de doutorado em pesquisa operacional. Ele investigou como o estado emocional se move em comunidades online, com foco especial na depressão, e estudou como esse processo pode ser medido e melhor compreendido.
A pesquisa concentrou-se em um subreddit dedicado à depressão na plataforma Reddit, onde usuários de diferentes países, faixas etárias e classes sociais compartilham suas experiências, procuram conselhos e apoiam os outros. Durante 56 dias, Marais analisou 12.133 mensagens únicas. O comprimento médio das mensagens era de 178 palavras, embora a mais longa contivesse 5.192 palavras. A maioria das publicações vinha de usuários dos Estados Unidos, Reino Unido, Canadá, Índia e Alemanha.
Entre as palavras mais frequentes estavam 'like', 'feel', 'life' e 'want', refletindo as tentativas dos usuários de descrever suas experiências emocionais e o desejo de sentir algo mais do que depressão. Foi observada a frequência de uso de palavras de primeira pessoa, como 'I', 'am', 'my' e 'me'. Palavras como 'feeling', 'depression' e 'thinking' apareceram na lista de palavras mais usadas juntamente com 'feel', 'depressed' e 'think', respectivamente.
O estudo também identificou padrões sobre quando as pessoas postavam conteúdo com mais frequência. A atividade aumentava no início da semana, com segundas e terças-feiras registrando mais postagens do que outros dias, enquanto os sábados eram relativamente mais calmos. O dia da semana também influenciou a reação dos usuários: posts na segunda-feira atraíam mais aprovações (upvotes), enquanto posts no sábado recebiam mais comentários.
Marais também estabeleceu que a comunidade online se tornava especialmente ativa tarde da noite. 'É interessante que o número de postagens aumentasse das 22h às 5h da manhã. Isso confirma pesquisas anteriores de que pessoas com depressão tendem a ser mais ativas nas redes sociais à noite.'
No entanto, uma das descobertas mais significativas foi a influência das emoções dos usuários uns nos outros. Marais chama isso de reforço emocional — um processo no qual as pessoas podem intensificar sentimentos expressos por outros em sua rede online. Ele explicou que se duas pessoas publicam conteúdo negativo, elas provavelmente continuarão a fazê-lo com mais frequência e por mais tempo, intensificando assim essas emoções. Esse efeito foi ainda mais forte entre pessoas com depressão. Embora também seja observado com emoções positivas, o efeito não é tão forte quanto na troca de emoções negativas.
Para uma melhor identificação desses padrões emocionais, Marais desenvolveu um léxico específico para depressão, que é uma lista especializada de palavras e expressões relacionadas à lexicalidade emocional depressiva. Ele descobriu que essa ferramenta funcionava melhor do que ferramentas gerais de análise de sentimento e podia identificar linguagem relevante em publicações sobre outros transtornos mentais, incluindo ansiedade e transtorno de estresse pós-traumático.
Marais também comparou sua abordagem com grandes modelos de linguagem treinados em materiais relacionados à saúde mental, afirmando que seu léxico especializado oferece uma maneira mais confiável de determinar o humor depressivo neste contexto. A pesquisa não se limitou ao Reddit. Usando os conhecimentos obtidos da comunidade online, Marais criou um modelo de simulação orientado a agentes para estudar como o conteúdo relacionado à saúde mental pode se espalhar no Twitter, hoje conhecido como X. O modelo baseou-se no comportamento observado dos usuários, modelos realistas de interação, processamento de linguagem natural e possíveis estratégias de intervenção. Os tweets usados no estudo foram coletados antes da reformulação do Twitter para X, portanto, os resultados referem-se ao design, recursos e algoritmos da plataforma naquele momento.
Algumas das postagens continham declarações simples sobre experiência pessoal de depressão, incluindo frases como 'I am diagnosed with depression' (Eu sou diagnosticado com depressão), 'I am fighting depression' (Eu estou lutando contra a depressão) e 'I suffer from depression' (Eu sofro de depressão).
A simulação mostrou que o estado emocional das pessoas pode persistir ao longo do tempo, e a interação com outros também pode influenciar esses estados. Marais descobriu que a exposição repetida a emoções negativas semelhantes pode fortalecer e aprofundar esses sentimentos.
Para Marais, estas conclusões têm implicações que vão além das pesquisas acadêmicas. Ele observou que os pesquisadores obtêm ferramentas para estudar a saúde mental online, os profissionais obtêm uma visão das experiências modernas de depressão, os desenvolvedores de plataformas obtêm recomendações cientificamente embasadas para melhorar o bem-estar dos usuários, e os próprios usuários de redes sociais entendem melhor seu papel em ambientes controlados por algoritmos. Este estudo destaca o papel complexo que as redes sociais podem desempenhar na vida de pessoas com depressão. As plataformas online são capazes de fornecer conexão e apoio, mas as mesmas redes podem criar condições onde padrões emocionais negativos são constantemente reforçados. Marais acredita que seu trabalho pode contribuir para uma melhor compreensão dessa interconexão e ajudar a formar um ambiente digital mais saudável.