La Inteligencia Artificial (IA) sigue posicionándose en la sociedad como referencia del progreso tecnológico. Dentro de este campo, el Procesamiento de Lenguaje Natural (PLN) alcanza gran aceptación en disciplinas que trabajen con altos volúmenes de datos (Big Data). En este marco queremos ver qué aportan estos algoritmos, pero aplicado a la comunicación en el campo de la salud mental. Establecemos esta metodología con PLN partiendo de observaciones cualitativas previas en textos transcritos de grupos focales realizados a pacientes con enfermedad mental con el objetivo de entender si la aplicación de esta metodología aporta mejora al análisis de los datos como se ha demostrado en investigaciones previas, pero aplicado novedosamente al campo de la salud mental. Para ello se han ejecutado scripts basados en código Python y se han depurado los textos, clasificando las cadenas de palabras en entidades denominadas tokens y eliminando las palabras vacías. Posteriormente, se ha analizado la frecuencia de palabras y la conexión de frases, obteniendo un conjunto de estructuras donde aplicar técnicas de Machine Learning mediante Word2vec y generando vectores sobre los datos quedando representados con gráficas n-dimensionales en donde se configura un nuevo vocabulario con palabras agrupadas por cercanía. Aplicamos un método que sin el aprendizaje algorítmico se nos escapa en el análisis previo de una investigación cualitativa. Se identifican en el análisis los principales temas encontrados con el análisis cualitativo tradicional, mecanizando el proceso y facilitándolo. Se demuestra además que esta metodología es aplicable en la salud mental como en otros grupos de población.
The information society in which we find ourselves has evolved rapidly with new technologies, which are marking our day to day. Artificial intelligence research and technologies have become the guide for evolution in any area of society. Organizing, selecting, interpreting and monitoring this high volume of data that we generate digitally is a challenge for the scientific community and for society in general. These technologies allow us to make more precise decisions, optimize results in any field or predict events. In this context, natural language processing is widely accepted in disciplines that work with high volumes of data (Big Data). We want to check the contributions of these algorithms, but applied to communication in mental health. Therefore, as objectives, we are going to focus on an
ÍNDICE GENERAL
INTRODUCCIÓN ESTADO DE LA CUESTIÓN
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