Ciencia Ciudadana e IA para luchar contra la soledad

Paloma Recuero de los Santos    11 marzo, 2021
Soledad

Ante el aumento de personas mayores en riesgo de soledad, el proyecto Serena propone una interesante alianza entre Psicología, Inteligencia Artificial y Ciencia Ciudadana. Veamos cómo el aprendizaje automático puede usarse para mejorar la calidad de vida de la personas mayores y sus cuidadores.

¿Qué es la Ciencia Ciudadana?

La “Ciencia Ciudadana” es un concepto abierto que abarca las distintas formas en las que el público general participa en la ciencia. Hay dos características definitorias:

  • Los ciudadanos contribuyen activamente a la ciencia, con su esfuerzo intelectual , conocimientos, herramientas o recursos; en colaboración con científicos o profesionales.
  • La obtención de resultados que se traduzcan en conocimiento científico, acciones de conservación o iniciativas políticas.

El objetivo de la ciencia ciudadana es mejorar las interacciones entre la ciencia, la sociedad y la política, para lograr una investigación más democrática, basada en la toma de decisiones fundamentadas en la evidencia.

Tanto los campos de actuación, como la escala son muy variados. Proyectos locales o globales; breves o con desarrollos que se extienden durante décadas. En campos como la medicina, astronomía, ecología, informática, historia etc.

Serena, un chatbot contra la soledad

El proyecto Gerontec, de ‘Aprendizaje automático como herramienta de ciencia ciudadana para mejorar la calidad de vida de las personas mayores y sus personas cuidadoras’, desarrollado por el equipo de investigación GIANT (Machine Learning for Smart Environments) de la Universitat Jaume I de Castelló es una iniciativas financiadas por FECYT.

La Fundación Española para la Ciencia y la Tecnología (FECYT), promueve en sus convocatorias la realización de acciones que acercan la ciencia a la población y también la hacen partícipe de ella.

El objetivo final del proyecto es la creación de un chatbot conversacional diseñado para hablar con las personas y evaluar sus sentimientos de soledad: Serena.

Un problema de salud pública

Las evidencias de efectos adversos de la soledad no deseada en las personas mayores son muy numerosas. Y la situación de alerta sanitaria por la COVID-19 no ha hecho sino aumentar el aislamiento social de un gran número de ellas. Tanto es así, que los especialistas han llegado a considerarlo un problema de salud pública.

Para poder llevar a cabo cualquier estrategia de mitigación de este problema, un paso previo ineludible es la detección de estas personas en riesgo de soledad. Con este objetivo, el equipo GIANT creó Serena, un chatbot diseñado para hablar con las personas y evaluar sus sentimientos de soledad. Serena es un eficaz herramienta que permite a alertar a los profesionales de la salud de situaciones en las que es necesaria su intervención.

La herramienta ha sido desarrollada por un equipo interdisciplinario en los campos de la Psicología y las Ciencias de la Computación y aprovecha la tecnología para recoger la colaboración de la población, en el marco de la Ciencia Ciudadana.

Así, una investigación científica sobre el análisis de constructos como la soledad, el aislamiento social, el bienestar o el estrés; se realiza de forma accesible a la ciudadanía, y se enriquece con su participación, gracias a herramientas de aprendizaje automático.

¿Cómo?

El proyecto, que se desarrolló entre octubre de 2019 y junio de 2020, se articula en tres fases: captación de datos, procesamiento y etiquetado, entrenamiento y puesta en marcha de la plataforma web.

Primera fase: Recogida de información

En esta fase, personas voluntarias (mayores y cuidadores/as) respondieron a cuestionarios estandarizados y preguntas de respuesta abierta de forma natural y sencilla: a través de la voz y el uso de teléfonos móviles y aplicaciones tipo chat-bot.

La herramienta utilizada para la programación del chat-bot, la recolección de locuciones y la transcripción de las respuestas de voz a texto, es DialogFlow1 de Google.

Para la difusión y captación de personas voluntarias, se contó con el apoyo de instituciones públicas y privadas de Castellón, además de empresas del sector del cuidado de personas mayores.

En esta primera fase se prestó especial atención a la protección de los datos, así como a la confiabilidad y trazabilidad de los mismos.

A partir de las locuciones de las respuestas a las preguntas realizadas por el chat-bot, se obtuvo gran volumen de datos no etiquetados.

Segunda fase: Etiquetado colaborativo de los datos

Una vez recogidos los datos en la fase uno, se anonimizaron, eliminando cualquier información que permita identificar a la persona que los generó.

A continuación, y para que los algoritmos de aprendizaje automático “aprendieran” a detectar cuando un determinado mensaje indica que una persona está en situación de riesgo, era necesario etiquetar los datos.

En esta segunda fase, se recurrió nuevamente a la ciencia ciudadana para la realización de un etiquetado colaborativo a través de la plataforma Zooniverse. De esta forma, fueron personas voluntarias las que leyeron un determinado mensaje como “Mi hija se ha ido de viaje y mi mujer lleva días llegando tarde de trabajar” y lo etiquetaron como “Expresa soledad” o “No expresa soledad”.

A continuación, con un gran volumen de datos etiquetados, ya se pudo entrenar los algoritmos de aprendizaje automático para que aprendieran a etiquetar audios de forma automática e indicar si éstos expresan soledad, aislamiento, estrés, bienestar etc

Tercera fase: Entrenamiento de los algoritmos de aprendizaje automático

En la tercera fase, y siguiendo una metodología de co-diseño, en la que los usuarios finales participan en toda las fases del proyecto, se creó una plataforma web accesible tanto para los profesionales de salud, como para la ciudadanía en general.

A través de esta plataforma, los algoritmos de aprendizaje automático entrenados con los datos etiquetados en la fase anterior se pusieron a disposición de los usuarios como herramienta de valoración de situaciones de riesgo emocional. De esta forma, los algoritmos ya entrenados, seguían aprendiendo, mejorando su eficacia.

Si quieres colaborar o comprobar cómo funciona… Habla con Serena.

Figura 3: Plataforma web "Habla con Serena"
Figura 3: Plataforma web “Habla con Serena”

Conclusión

Con este proyecto vemos un ejemplo más de cómo distintas disciplinas científicas se alían con la colaboración ciudadana y tecnologías basadas en el aprendizaje automático para ayudar a resolver un problema tan humano como la soledad no deseada.


  • Si eres trabajador de Telefónica y quieres contribuir a mitigar al soledad no deseada de las personas mayores, puedes colaborar con el proyecto “Conectando Personas” de Voluntarios Telefónica.
  • Si no eres trabajador de Telefónica, puedes hacerlo directamente, con Cruz Roja, a través de su página de voluntariado.

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