Um pesquisador da Universidade Stellenbosch descobriu que as redes sociais podem intensificar emoções negativas, especialmente entre pessoas que sofrem de depressão. Para aqueles que lutam contra a depressão, a internet oferece a oportunidade de falar abertamente, encontrar pessoas com ideias semelhantes e sentir-se menos solitário, algo que às vezes é difícil de alcançar na vida real.
No entanto, essas conexões online também podem ter um lado sombrio: ao interagir em redes sociais, sentimentos negativos podem se fortalecer mutuamente. Este é o fenômeno estudado pelo Dr. Kurt Marais, professor do Departamento de Logística da Universidade Stellenbosch, em sua recente tese de doutorado em pesquisa operacional.
Marais concentrou sua atenção em como o estado emocional se move em comunidades online, com foco especial na depressão, e investigou maneiras de medir e melhor compreender esse processo. Sua pesquisa focou 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 oferecem apoio uns aos outros.
Durante 56 dias, Marais analisou 12.133 mensagens únicas. O comprimento médio dessas 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 os esforços dos usuários para descrever suas experiências emocionais e o desejo de sentir algo mais do que depressão. Também foi observada a frequência do uso de pronomes da primeira pessoa, como 'I', 'am' e 'me', e as palavras 'feeling', 'depression' e 'thinking' apareceram na lista de mais usadas juntamente com 'feel', 'depressed' e 'think', respectivamente.
O estudo também identificou padrões sobre quando as pessoas postavam mais frequentemente. 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 particularmente ativa tarde da noite. Ele observou: '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.'
Uma das descobertas mais significativas foi a influência das emoções dos usuários uns nos outros. Marais chama isso de amplificação emocional — um processo no qual as pessoas podem intensificar os sentimentos expressos por outros em sua rede online. Por exemplo, se duas pessoas publicam conteúdo negativo, elas provavelmente continuarão a fazê-lo com mais frequência e por mais tempo, exacerbando 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 determinação mais precisa desses modelos emocionais, Marais desenvolveu um léxico específico para depressão, que é uma lista especializada de palavras e expressões relacionadas à lexica 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 identificar 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 foi baseado 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 se referem ao design, recursos e algoritmos da plataforma naquele momento.
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.
Na opinião de Marais, os resultados têm implicações que vão além das pesquisas acadêmicas. Pesquisadores obtêm ferramentas para estudar a saúde mental online; profissionais obtêm uma visão das experiências modernas da depressão; desenvolvedores de plataformas recebem recomendações baseadas em evidências para promover 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 mídias sociais podem desempenhar na vida de pessoas que sofrem de depressão. As plataformas online podem fornecer conexão e apoio, mas as mesmas redes também 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.