Movimentos realizados ao longo do dia, inclusive aqueles que passam despercebidos pela própria pessoa, podem carregar informações sobre seu estado emocional. É o que pesquisadores do Instituto de Computação da Universidade Federal Fluminense (UFF) estão investigando ao utilizar inteligência artificial e dados de movimento registrados por smartwatches para estimar níveis de ansiedade durante a vida cotidiana.
A proposta parte de uma questão ainda em investigação: seria possível identificar padrões relacionados à ansiedade sem precisar submeter uma pessoa a testes em um laboratório ou observar diretamente seu comportamento? Para tentar responder, os pesquisadores acompanharam voluntários durante 24 horas, enquanto eles mantinham suas atividades habituais.
O estudo, porém, não permite afirmar que um determinado gesto ou movimento seja, isoladamente, um sinal de ansiedade. A pesquisa procura justamente descobrir se conjuntos de características presentes nos movimentos podem ajudar a diferenciar níveis de ansiedade.
Ansiedade pode alterar a percepção e o comportamento
A ansiedade está entre as condições de saúde mental mais comuns no mundo. Estimativas apontam que entre 4% e 5% da população mundial apresenta algum transtorno de ansiedade em determinado momento. Nos Estados Unidos, pesquisas de longo prazo sugerem que aproximadamente um terço das pessoas vivencia um transtorno desse tipo em algum período da vida.
Os números, entretanto, podem não representar toda a dimensão do problema. Há limitações nos dados disponíveis sobre saúde mental, especialmente em países de menor renda, além do estigma que ainda faz muitas pessoas evitarem relatar dificuldades psicológicas mesmo em locais onde existem sistemas de diagnóstico mais estruturados.
A ansiedade também pode modificar a maneira como uma pessoa interpreta aquilo que acontece ao seu redor. Um estudo publicado em 2009, por exemplo, encontrou evidências de que o estado de ansiedade pode direcionar a atenção para estímulos percebidos como ameaçadores.
Na pesquisa, participantes ocidentais ansiosos e não ansiosos realizaram uma tarefa no computador envolvendo palavras, imagens de rostos e estímulos visuais. Quando eram apresentados previamente a termos relacionados ao terrorismo, os participantes ansiosos responderam mais rapidamente a alvos posicionados atrás de rostos de pessoas do Oriente Médio. O resultado foi interpretado como uma manifestação de maior vigilância diante de possíveis ameaças.
Esse tipo de descoberta ajuda a explicar por que os pesquisadores estão interessados não apenas em questionários, mas também em sinais comportamentais que podem aparecer durante a rotina.
Voluntários usaram smartwatch durante 24 horas
Ao todo, 41 universitários, com idades entre 17 e 60 anos, participaram da pesquisa. A média de idade foi de 26 anos, sendo 18 mulheres e 23 homens.
Os voluntários utilizaram smartwatches durante um período de coleta de 24 horas. Dessa forma, os pesquisadores conseguiram registrar os movimentos enquanto os participantes realizavam tarefas comuns da vida cotidiana.
A escolha tem uma razão importante. Quando alguém sabe que está sendo observado ou precisa permanecer em um ambiente artificial de laboratório, seu comportamento pode sofrer alterações. A coleta durante a rotina busca reduzir esse efeito e produzir uma representação mais próxima dos movimentos espontâneos.
Inteligência artificial procura padrões invisíveis
Os níveis de ansiedade dos participantes foram avaliados por meio do Inventário de Ansiedade Traço-Estado (IDATE), uma escala psicométrica utilizada para medir diferentes dimensões e níveis de ansiedade.
Depois, os dados obtidos pelos relógios foram submetidos a modelos de inteligência artificial. A equipe utilizou redes neurais profundas, sistemas capazes de aprender relações complexas a partir de grandes quantidades de dados.
O sensor responsável pelo registro foi o acelerômetro, componente presente nos smartwatches que mede variações de aceleração em três eixos. Com essas informações, foi possível acompanhar como os movimentos dos participantes mudavam ao longo do tempo.
Em vez de estabelecer previamente quais gestos poderiam estar relacionados à ansiedade, os pesquisadores forneceram ao modelo as sequências de movimento e permitiram que a própria rede procurasse padrões associados aos diferentes resultados obtidos no questionário.
