O estudo é desenvolvido por pesquisadores da Universidade de São Paulo (USP).
 A construção da base de dados, chamada SetembroBR, foi um primeiro passo e está descrita em artigo publicado na revista científica Language Resources and Evaluation. O nome é uma homenagem ao movimento Setembro Amarelo – uma campanha de prevenção ao suicídio realizada anualmente – e também pelo fato de a coleta de dados ter começado em um mês de setembro.

Na segunda etapa do trabalho, ainda em desenvolvimento, os cientistas conseguiram alguns resultados preliminares.
Entre eles, o que aponta ser possível detectar se uma pessoa apresenta maior risco de vir a desenvolver depressão apenas com base na rede social de amigos e seguidores, ou seja, sem levar em conta as postagens feitas pelo próprio indivíduo.

A base criada pelo grupo engloba informações relacionadas a texto (em português) e à rede de conexões de 3,9 mil usuários do Twitter que, posteriormente ao levantamento, relataram diagnóstico ou tratamento de transtorno mental. 
O corpus (ou a coletânea de informações sobre determinado tema) inclui todos os tweets públicos escritos por esses usuários individualmente – sem retuítes –, totalizando cerca de 47 milhões desses pequenos textos.

“Inicialmente fizemos uma coleta nas timelines em um trabalho artesanal, analisando textos de cerca de 19 mil usuários do Twitter, o que corresponde quase à população de uma pequena cidade. E depois usamos dois conjuntos – uma parte de usuários realmente diagnosticados com transtornos mentais e outra aleatória, que serviu de controle. Queríamos diferenciar pessoas com depressão e a população em geral”, explica Ivandre Paraboni, professor da Escola de Artes, Ciências e Humanidades (EACH-USP) e autor correspondente do artigo.

Mariana Zerbatto