Perspectivas de Redes Sociales sobre la Crisis de los Opioides
La investigación analiza las redes sociales para revelar las opiniones públicas sobre los opioides y el abuso de sustancias.
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Tabla de contenidos
- Crisis de los Opioides y Abuso de Sustancias
- Análisis de Redes Sociales
- Recolección de datos
- Entendiendo el Sentimiento y la Emoción en Redes Sociales
- Análisis de Temas
- Contexto Histórico y Patrones de Comportamiento
- Construyendo Modelos Predictivos
- Hallazgos del Estudio
- Implicaciones para la Salud Pública
- Direcciones para Futuras Investigaciones
- Consideraciones Éticas
- Conclusión
- Fuente original
- Enlaces de referencia
En Estados Unidos, el problema del abuso de opioides y sustancias ha alcanzado niveles alarmantes, llevando a lo que se conoce comúnmente como la Crisis de los opioides. Esta crisis ha afectado la salud y la vida de muchas personas, especialmente en lo que respecta al bienestar mental. Los estudios han demostrado que el abuso de sustancias puede llevar a problemas de salud mental, pero aún falta evidencia clara sobre cómo están relacionados.
Este artículo habla sobre investigaciones que analizan el contenido de las redes sociales para entender cómo la gente ve las drogas, particularmente los opioides, en relación con sus menciones en los mercados de criptomonedas. Al examinar las emociones y sentimientos alrededor del uso de sustancias en plataformas utilizadas para comerciar estas drogas, la investigación busca arrojar luz sobre las percepciones públicas.
Crisis de los Opioides y Abuso de Sustancias
La crisis de los opioides comenzó con el aumento de los analgésicos recetados como Oxycodona. La publicidad de estas drogas sugería que tenían grandes beneficios, lo que llevó a un uso generalizado. Con el tiempo, muchas personas se volvieron dependientes de estos medicamentos, lo que resultó en un aumento serio en el abuso y las muertes por sobredosis. En respuesta al creciente número de casos de adicción, se impusieron regulaciones más estrictas en estas drogas, lo que empujó involuntariamente a muchos usuarios hacia la heroína y los opioides sintéticos.
La situación empeoró con la aparición de nuevos opioides sintéticos como el fentanilo. Estas sustancias son a menudo mucho más fuertes que los opioides tradicionales y representan riesgos significativos para los usuarios. Encuestas recientes han indicado que el porcentaje de personas comprando drogas a través de mercados de criptomonedas ha crecido, especialmente debido a los cambios en los comportamientos de compra durante la pandemia de Covid-19.
Análisis de Redes Sociales
Las plataformas de redes sociales son ahora algunos de los espacios más significativos donde ocurren discusiones sobre el uso de drogas y las actitudes hacia las sustancias. La investigación destacada aquí se centra en las publicaciones realizadas por usuarios sobre el uso de opioides y el abuso de sustancias. Se propone identificar temas y patrones comunes en el sentimiento y la emoción relacionados con el uso de sustancias, especialmente en plataformas que facilitan la venta anónima de drogas.
Las publicaciones analizadas abarcan varias emociones, como alegría, tristeza, miedo y enojo. El objetivo es señalar cómo cambian los sentimientos con el tiempo en relación con diferentes drogas. Para ello, se utilizan métodos avanzados como el aprendizaje profundo y la computación social para analizar los sentimientos y emociones expresados en las publicaciones de redes sociales.
Recolección de datos
La investigación implicó la recolección y el procesamiento de datos de múltiples fuentes, centrándose particularmente en mercados de criptomonedas y plataformas de redes sociales como Reddit y Twitter. La recolección de datos tenía como objetivo identificar publicaciones relacionadas con listados de drogas, discusiones sobre opioides y sentimientos expresados por los usuarios. Se reunieron un número significativo de publicaciones de diferentes subreddits, específicamente aquellos que discuten el uso de sustancias.
Los datos recolectados de los mercados de criptomonedas incluyeron una variedad de información sobre varias drogas, incluyendo sus nombres, descripciones, precios y tipos. Esta información fue esencial para analizar cómo las tendencias de las drogas corresponden a los sentimientos expresados en las redes sociales.
Entendiendo el Sentimiento y la Emoción en Redes Sociales
El Análisis de Sentimiento implica determinar si los sentimientos expresados en un texto son positivos, negativos o neutrales. El análisis de emoción va un paso más allá para identificar emociones específicas vinculadas a las publicaciones. Esta investigación aplicó modelos avanzados para analizar los sentimientos asociados con varias drogas.
Por ejemplo, los investigadores clasificaron publicaciones relacionadas con drogas en categorías de sentimiento positivo, negativo y neutral. A través de esta clasificación, pudieron obtener información sobre cómo se sienten los usuarios acerca de sustancias específicas y qué emociones se comunican con frecuencia en sus discusiones.
Análisis de Temas
El análisis de temas fue una parte crucial del proceso de investigación. Al identificar temas y asuntos comunes de discusión sobre sustancias, los investigadores pudieron entender mejor las percepciones públicas. Esto incluyó determinar qué drogas generaban sentimientos positivos en comparación con aquellas que inducían miedo o negatividad.
Por ejemplo, ciertas discusiones sobre fármacos tradicionales podrían mostrar un sentimiento más positivo, mientras que los opioides sintéticos podrían generar más miedo o ansiedad. El análisis identificó qué drogas se mencionaban frecuentemente juntas y cómo evolucionaban las discusiones con el tiempo.
Contexto Histórico y Patrones de Comportamiento
La investigación también buscó evaluar cómo cambiaron las discusiones sobre drogas en redes sociales a lo largo del tiempo. Al examinar datos históricos, los investigadores pudieron identificar tendencias y cambios en el sentimiento relacionado con el uso de sustancias.
El lenguaje de los usuarios a menudo refleja problemas sociales más amplios. Al analizar cómo el lenguaje de los usuarios y las emociones expresadas en sus publicaciones cambian con el tiempo, la investigación busca crear una imagen más clara de cómo están evolucionando las actitudes sociales hacia el abuso de drogas.
Construyendo Modelos Predictivos
Para mejorar la investigación, se desarrollaron modelos predictivos para identificar publicaciones que sugirieran la presencia o ausencia de trastorno por uso de sustancias (TUS). Al emplear técnicas de aprendizaje automático, los modelos buscaban diferenciar entre publicaciones que mostraban signos de abuso de drogas y las que no.
Los modelos predictivos utilizaron arquitecturas de aprendizaje profundo, que permiten una mejor comprensión de las sutilezas en el lenguaje utilizado por individuos que discuten el uso de sustancias. Al entrenar estos modelos con una variedad de publicaciones relacionadas con drogas, los investigadores buscaban mejorar su precisión en la identificación de TUS.
Hallazgos del Estudio
Los hallazgos de la investigación revelaron varias percepciones importantes sobre las discusiones sobre el uso de sustancias en redes sociales. Una observación clave fue la correlación significativa entre las emociones expresadas en las publicaciones sobre abuso de sustancias.
Por ejemplo, las publicaciones que indicaban un riesgo de trastorno por uso de sustancias principalmente expresaban emociones intensamente negativas. Por otro lado, las discusiones donde los usuarios expresaban gratitud o alegría a menudo estaban vinculadas a sentimientos más positivos sobre drogas específicas. Esto resalta la complejidad de cómo los usuarios se relacionan con el uso de sustancias, reflejando a menudo una mezcla de emociones sobre sus experiencias.
Implicaciones para la Salud Pública
Entender las tendencias y los sentimientos asociados con el uso de sustancias a través de redes sociales puede proporcionar información valiosa para funcionarios de salud pública y formuladores de políticas. La capacidad de analizar grandes conjuntos de datos de publicaciones en redes sociales permite identificar tendencias emergentes en el abuso de sustancias que podrían informar intervenciones y esfuerzos de tratamiento.
Al reconocer patrones en cómo se discuten las drogas en línea, los interesados pueden desarrollar mejor estrategias para abordar el abuso de sustancias. Esto podría incluir campañas de salud pública dirigidas o prevenir la desinformación que circula en las discusiones de redes sociales.
Direcciones para Futuras Investigaciones
El estudio sugiere varias áreas para futuras investigaciones. Una ruta es explorar más a fondo cómo los síntomas de salud mental están vinculados a discusiones sobre el uso de drogas en redes sociales. Esto podría descubrir conexiones importantes entre el abuso de sustancias y problemas de salud mental.
Otra área potencial de exploración es la creación de un grafo de conocimiento específicamente centrado en el uso de sustancias. Al compilar datos sobre tipos de drogas, sentimientos, emociones y síntomas de salud mental relacionados, los investigadores podrían obtener una visión holística de la epidemia de opioides y otros desafíos relacionados con sustancias.
Consideraciones Éticas
Al realizar investigaciones sobre temas sensibles como el abuso de sustancias, las consideraciones éticas deben ser priorizadas. Es esencial respetar la privacidad de los usuarios mientras se analiza datos públicos de redes sociales. El estudio asegura que cualquier información potencialmente identificable sea eliminada de los datos recolectados, cumpliendo con las pautas éticas en la investigación.
Los investigadores deben ser conscientes de los sesgos que pueden existir en los datos de redes sociales y abordar el análisis en consecuencia. Este conocimiento ayuda a crear una representación más precisa de las tendencias y problemas relacionados con el uso de sustancias.
Conclusión
En general, analizar las discusiones en redes sociales sobre el uso de sustancias proporciona valiosos conocimientos sobre las percepciones públicas de las drogas, particularmente los opioides. Al aprovechar los datos de los mercados de criptomonedas y las redes sociales, los investigadores pueden identificar tendencias y sentimientos que pueden informar estrategias de salud pública.
La investigación continua en esta área podría ayudar a desarrollar intervenciones y políticas efectivas destinadas a reducir el abuso de sustancias y mejorar la salud de la comunidad. Entender la compleja relación entre el uso de drogas y la expresión emocional en las plataformas puede ayudar a abordar la crisis de los opioides en curso y apoyar a quienes se ven afectados por la adicción.
Título: "Can We Detect Substance Use Disorder?": Knowledge and Time Aware Classification on Social Media from Darkweb
Resumen: Opioid and substance misuse is rampant in the United States today, with the phenomenon known as the "opioid crisis". The relationship between substance use and mental health has been extensively studied, with one possible relationship being: substance misuse causes poor mental health. However, the lack of evidence on the relationship has resulted in opioids being largely inaccessible through legal means. This study analyzes the substance use posts on social media with opioids being sold through crypto market listings. We use the Drug Abuse Ontology, state-of-the-art deep learning, and knowledge-aware BERT-based models to generate sentiment and emotion for the social media posts to understand users' perceptions on social media by investigating questions such as: which synthetic opioids people are optimistic, neutral, or negative about? or what kind of drugs induced fear and sorrow? or what kind of drugs people love or are thankful about? or which drugs people think negatively about? or which opioids cause little to no sentimental reaction. We discuss how we crawled crypto market data and its use in extracting posts for fentanyl, fentanyl analogs, and other novel synthetic opioids. We also perform topic analysis associated with the generated sentiments and emotions to understand which topics correlate with people's responses to various drugs. Additionally, we analyze time-aware neural models built on these features while considering historical sentiment and emotional activity of posts related to a drug. The most effective model performs well (statistically significant) with (macroF1=82.12, recall =83.58) to identify substance use disorder.
Autores: Usha Lokala, Orchid Chetia Phukan, Triyasha Ghosh Dastidar, Francois Lamy, Raminta Daniulaityte, Amit Sheth
Última actualización: 2023-04-20 00:00:00
Idioma: English
Fuente URL: https://arxiv.org/abs/2304.10512
Fuente PDF: https://arxiv.org/pdf/2304.10512
Licencia: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
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