Detección y monitorización del consumo y consumo de riesgo de alcohol en usuarios chilenos Twitter

Abstract

El consumo de alcohol es algo totalmente normalizado en nuestra sociedad. Es famosa la frase del escritor Charles Bukowski "Si ocurre algo malo, bebes para olvidar, si ocurre algo bueno, bebes para celebrarlo; y si no pasa nada, bebes para que pase algo". El alcohol está presente en cada una de las celebración y forma parte importante de nuestras tradiciones, sin embargo, es el primer factor de riesgo que causa más muerte y discapacidad en Chile, tiene una alta prevalencia en los accidentes de tránsito y se asocia a la violencia y los delitos, esto se traduce en millonarios costos tanto a nivel monetario como sociales, en el año 2006 se estimó el costo que genera el consumo en un 1,14% del PIB de Chile. Estas consecuencias negativas resultan de gran preocupación para las instituciones de salud que buscan hacer frente a este problema de salud pública. La explosión de las redes sociales se presenta como una alternativa factible para poder obtener información relevante a un bajo costo, comparado con otros métodos para monitorizar el comportamiento de la población. Realizar una encuesta implica costos y tiempo: por eso, este trabajo surge de la necesidad de la Unidad de Adicciones del Departamento de Psiquiatría y Salud Mental del Hospital Clínico de la Universidad de Chile de realizar una monitorización en tiempo real del consumo de alcohol. La hipótesis de investigación de este trabajo plantea que es posible identificar el consumo de alcohol en la población y establecer la existencia de consumo de riesgo de alcohol a partir de la información disponible en Twitter y el contenido generado en esta red social. El objetivo principal de esta memoria es diseñar una aplicación utilizando herramientas de Text Mining, Data Mining, Social Network Analysis y Sentiment Analysis, que permitan identificar y cuantificar la prevalencia del consumo de alcohol en la población chilena, así como también la existencia de consumo de riesgo de esta droga, utilizando la información generada en Twitter por usuarios chilenos, y verificar que esta información extraída refleja el comportamiento de la población general en materia de alcohol. Para modelar el consumo de alcohol se diseñaron cuatro modelos. La precision para el caso de la clase de interés para cada uno de los modelos fue: 0,842 para el modelo de consumo de alcohol en tweets, 0,977 para el modelo de mención de políticas en tweets, 0,860 para el de consumo de alcohol en usuarios y 0,600 para el de consumo de riesgo. La principal conclusión de este trabajo es que se comprueba la hipótesis de investigación. Los resultados obtenidos reflejan el comportamiento de la población general en materia de consumo y consumo de riesgo de alcohol y son comparables con la Encuesta Nacional de Drogas. Los modelos mostrados son capaces de modelar y replicar la información obtenida de esta encuesta.