L’intelligence artificielle et les techniques d’exploration de texte peuvent être utilisées pour détecter la paranoïa chez les utilisateurs de médias sociaux. Plus précisément, les travaux publiés dans le Journal international des sciences et de l’ingénierie computationnellesa examiné le comportement des utilisateurs de Twitter dans leurs mises à jour concernant la pandémie de COVID-19 afin de détecter les troubles de la personnalité associés à la paranoïa.
Mourad Ellouze, Seifeddine Mechti, Moez Krichen et Lamia Hadrich Belguith de l’Université de Sfax en Tunisie et Vinayakumar Ravi de l’Université Prince Mohammad Bin Fahd de Khobar, en Arabie saoudite, suggèrent que le comportement des gens face à la pandémie est motivé par la méfiance à l’égard de l’autorité et alimentée par la désinformation a quelque peu entravé la manière dont nous avons géré cette crise mondiale.
L’équipe suggère que parallèlement à ce comportement général chez certaines personnes, il y a une réaction plus inquiétante chez ceux qui ont de graves problèmes de santé mentale associés à la paranoïa. De telles conditions, lorsqu’elles sont confrontées à l’angoisse existentielle présentée par une pandémie mortelle, peuvent entraîner de graves anxiété, chagrin et pensées suicidaires.
En fin de compte, l’analyse par l’équipe des utilisateurs de Twitter discutant de COVID-19 pourrait leur permettre de trouver des personnes qui pourraient souffrir indûment et pourraient entrer dans une crise personnelle. En d’autres termes, les outils dont ils discutent pourraient être utilisés comme un diagnostic par procuration qui pourrait permettre à des professionnels qualifiés d’offrir une intervention appropriée aux patients atteints de paranoïa. Peut-être pourrait-il également être utilisé pour guider les décisions prises par Twitter lui-même et ses algorithmes qui réduisent les risques pour ses utilisateurs vulnérables.
Mourad Ellouze et al, Une approche d’apprentissage en profondeur pour détecter le comportement des personnes ayant des troubles de la personnalité envers COVID-19 de Twitter, Journal international des sciences et de l’ingénierie computationnelles (2022). DOI : 10.1504/IJCSE.2022.124553