De acuerdo con cifras de la Organización Mundial de la Salud (OMS), en el año 2020, la depresión será la enfermedad que causará más incapacidad de los sujetos para asistir a sus labores.
De acuerdo con cifras de la Organización Mundial de la Salud (OMS), en el año 2020, la depresión será la enfermedad que causará más incapacidad de los sujetos para asistir a sus labores. Es nuestro país, nueve por ciento de los adultos reportan tener algún tipo de depresión.
La psicoterapia en línea y las herramientas tecnológicas que la acompañan, como el reconocimiento automático de emociones mediante expresiones faciales, contribuyen a dar una mejor atención a un mayor número de personas que pudieran presentar este trastorno.
Científicos expertos en el tema, como la doctora Paula Niedenthal, investigadora de la Universidad de Wisconsin-Madison, consideran que los humanos podemos percibir y distinguir estas emociones cuando las vemos en los rostros de otras personas consciente o inconscientemente. Pero los especialistas también se cuestionan si estas emociones pueden ser reconocidas automáticamente por una máquina, mediante un software.
La respuesta a esta pregunta es relevante para la ciberpsicología, una disciplina en rápido desarrollo. Muchos especialistas cuestionan qué sucede durante el desarrollo de una psicoterapia en línea, cuando se pierde la visión directa entre el paciente y el terapeuta.
La doctora Lorena Flores Plata, investigadora del Laboratorio de Enseñanza Virtual y Ciberpsicología de la Facultad de Psicología de la UNAM, estudia el reconocimiento automático de emociones en un proceso de evaluación de Internet para pacientes deprimidos.
El proyecto se realizó con el software de reconocimiento facial de emociones FaceReader, desarrollado por la empresa de tecnología Noldus, la cual se dedica al desarrollo de software para el estudio del comportamiento tanto en animales como en seres humanos.
El software reconoce un rostro, posteriormente lo modela en tres dimensiones y finalmente lo analiza para llevar a cabo la clasificación de la emoción que ese rostro expresa. Su funcionamiento se basa en un manual llamado Sistema de Codificación Facial de Acciones (FACS, por sus siglas en inglés), desarrollado por el psicólogo pionero en el estudio de las emociones, Paul Ekman.
Para evaluar la precisión del sistema automático de reconocimiento de emociones, el grupo de psicólogos de la UNAM trabajó con voluntarios, principalmente universitarios. Un grupo estuvo formado por personas que tenían trastornos del estado de ánimo, específicamente depresión, y otro grupo por individuos que no presentaban depresión. Con todos estos pacientes se siguieron los lineamientos de terapia vía Internet y se les pidió no utilizar lentes, barba, ni bigote, durante tres evaluaciones.
Para comparar los resultados del sistema automatizado con los de un terapeuta humano, en cada sesión, tanto FaceReader como el terapeuta humano determinaron qué emociones presentaba el paciente. Al analizar los resultados, los psicólogos encontraron una congruencia entre lo que ambos reportaban.
Al evaluar a los pacientes no deprimidos, los investigadores registraron que la emoción que menos prevaleció durante las sesiones fue la felicidad y la que más prevaleció fue el disgusto.
En el grupo de pacientes deprimidos, las emociones se mostraron más intensamente que en el grupo de personas que no estaban deprimidas, pero ellos expresaron mucho menos frecuentemente y con menor intensidad la emoción de felicidad.
Algunas desventajas que identificaron al utilizar estos sistemas de reconocimiento automático de emociones mediante las expresiones faciales fue que no pueden aplicarse en pacientes que usen lentes, barba, bigote, o aquellos que tienen algún problema en los músculos del rostro, como parálisis faciales.
Además, estos sistemas automatizados exigen que las evaluaciones se lleven a cabo en sitios bien iluminados, requieren de un equipo de cómputo potente y el software no funciona correctamente cuando la persona se toca alguna parte del rostro para llorar o si voltea la cabeza y no mira directamente a la cámara.
En conclusión, Lorena Flores Plata dijo que los resultados del estudio revelan el reconocimiento automático de emociones mediante expresiones faciales como una herramienta prometedora para los procesos de psicoterapia vía internet.
Por otro lado, consideró necesario encontrar nuevas herramientas para el reconocimiento facial de emociones y desarrollar más software que permita leer algunos otros gestos del lenguaje corporal, además de las expresiones faciales.
De acuerdo con datos aportados por la especialista, en México los problemas de salud mental que se presentan con mayor frecuencia son los trastornos de ansiedad; en segundo lugar, los trastornos mentales inducidos por una sustancia y, en tercer lugar, los trastornos del estado de ánimo, como la depresión; de ahí la importancia de hacer investigaciones más profundas al respecto.
