Nuevo artículo de la Cátedra CAMELIA sobre salud mental en el ecosistema digital publicado en la revista IEEE Transactions on Affective Computing
Investigadores de la Cátedra CAMELIA USC–Plexus publica en acceso abierto una nueva investigación en el ámbito de la salud mental digital en la revista IEEE Transactions on Affective Computing.
El estudio analiza el potencial de los datos de SocialMedia como fuente de información para comprender pensamientos, comportamientos y emociones, abriendo nuevas vías para la investigación en salud mental y la detección temprana de riesgos. En este trabajo, los investigadores Mario Ezra Aragón, Marcos Fernández Pichel y David E. Losada exploran cómo los rasgos de personalidad y los atributos demográficos se reflejan en el comportamiento online en cuatro trastornos de salud mental —anorexia, depresión, ludopatía y autolesión—. Para ello, utilizan el modelo de personalidad Big-5 y el conjunto de datos PANDORA, orientado a la predicción de personalidad y el perfilado de autores.
Los resultados confirman tendencias ya conocidas, como ciertos patrones demográficos asociados a distintos trastornos, y revelan además rasgos de personalidad compartidos entre ellos, como altos niveles de neuroticismo y amabilidad, junto con bajos niveles de extraversión y responsabilidad en la mayoría de los casos analizados.
Asimismo, el estudio pone de relieve la existencia de sesgos demográficos en los sistemas de detección de riesgo, evidenciando que la precisión de las alertas puede variar significativamente entre diferentes grupos de población. Este hallazgo subraya la importancia de desarrollar tecnologías de salud mental más justas, fiables e inclusivas.
DOI: https://doi.org/10.1109/TAFFC.2026.3674676
El estudio analiza el potencial de los datos de SocialMedia como fuente de información para comprender pensamientos, comportamientos y emociones, abriendo nuevas vías para la investigación en salud mental y la detección temprana de riesgos. En este trabajo, los investigadores Mario Ezra Aragón, Marcos Fernández Pichel y David E. Losada exploran cómo los rasgos de personalidad y los atributos demográficos se reflejan en el comportamiento online en cuatro trastornos de salud mental —anorexia, depresión, ludopatía y autolesión—. Para ello, utilizan el modelo de personalidad Big-5 y el conjunto de datos PANDORA, orientado a la predicción de personalidad y el perfilado de autores.
Los resultados confirman tendencias ya conocidas, como ciertos patrones demográficos asociados a distintos trastornos, y revelan además rasgos de personalidad compartidos entre ellos, como altos niveles de neuroticismo y amabilidad, junto con bajos niveles de extraversión y responsabilidad en la mayoría de los casos analizados.
Asimismo, el estudio pone de relieve la existencia de sesgos demográficos en los sistemas de detección de riesgo, evidenciando que la precisión de las alertas puede variar significativamente entre diferentes grupos de población. Este hallazgo subraya la importancia de desarrollar tecnologías de salud mental más justas, fiables e inclusivas.
DOI: https://doi.org/10.1109/TAFFC.2026.3674676