Por Ioana Tanase
Melhorar a saúde mental continua a ser uma necessidade e um foco para muitas pessoas. Todos os anos, um em cada cinco adultos nos Estados Unidos recebe um diagnóstico de doença mental. A demanda por profissionais de saúde mental disparou nos últimos anos. De acordo com a American Psychological Association, “o número de psicólogos que relataram receber um aumento de encaminhamentos dobrou em 2021 em relação ao ano anterior, e 7 em cada 10 psicólogos que já tinham lista de espera relataram que ela cresceu desde o início da pandemia”.
Para atender à crescente necessidade de suporte, várias organizações de saúde mental seguiram o caminho do suporte entre pares (ou peer-to-peer), conectando milhões de pessoas on-line. Esse modelo permite escalar os atendimentos, mas existe espaço para conversas mais eficazes e bem-sucedidas entre os usuários. Normalmente, os pares têm boas intenções e o desejo de ajudar os outros, mas talvez não conheçam as melhores ferramentas e estratégias, como a empatia, que é a capacidade de compreender e sentir as emoções e experiências dos outros.
Uma equipe da Universidade de Washington (UW), liderada pelo professor assistente Tim Althoff, da Paul G. Allen School of Computer Science of Engineering e diretor do Behavioral Data Science Group, passou a explorar maneiras de criar mais empatia nas conversas de suporte entre pares em plataformas de saúde mental. A equipe incluiu os estudantes de doutorado da UW Ashish Sharma e Inna Lin, bem como os psicólogos clínicos Adam Miner e Dave Atkins. Por meio de pesquisas anteriores, o grupo descobriu que a empatia pode diminuir ao longo do tempo e não é uma capacidade adquirida de maneira autodidata.
O objetivo era examinar como os sistemas de IA poderiam colaborar com os humanos para facilitar a empatia em conversas de suporte entre pares on-line baseadas em texto. A ideia era capacitar os pares na plataforma de saúde mental on-line por meio de feedback e treinamento. Por exemplo, os sistemas de escrita machine-in-the-loop podem ajudar os pares a expressar níveis mais altos de empatia, o que pode tornar as plataformas on-line de saúde mental mais eficazes.
Os métodos tradicionais de treinamento em empatia, como treinamento presencial para conselheiros, são difíceis de escalar para milhões de usuários on-line. Os métodos computacionais podem facilitar uma resposta mais empática dos pares em escala para atender às necessidades e melhorar os resultados do usuário que busca apoio.
Para explorar essa oportunidade, a equipe da UW treinou modelos de processamento de linguagem natural para identificar e melhorar a empatia nas conversas de suporte entre pares. Eles também projetaram ferramentas interativas para fornecer feedback em tempo real baseado em modelos para apoiadores. Isso inclui o Partner, um novo agente de aprendizado capaz de aprender a fazer edições no texto para aumentar a empatia em uma conversa. Ao alavancar o Partner, os pesquisadores desenvolveram e avaliaram uma abordagem colaborativa entre pessoas e contam com a IA para ajudar as pessoas a escrever respostas mais empáticas.
Um vídeo sobre o projeto e uma demonstração podem ser encontrados no YouTube.
Essa pesquisa ajudou a melhorar a compreensão do papel da empatia. Um teste randomizado de 300 suportes de pares no TalkLife, um aplicativo de saúde mental que fornece uma rede global de suporte de pares, mostrou que esse modelo levou a um aumento de 20% na empatia expressa em geral, e um aumento de 39% para os participantes que afirmaram ter dificuldade para expressar empatia.
A análise dos padrões de colaboração humano-IA mostrou que os participantes foram capazes de usar o feedback da IA direta e indiretamente. Os usuários foram capazes de adotar o feedback gerado pela IA sem se tornar excessivamente dependentes dele, relatando melhora após receber o feedback.
A empatia é fundamental para conversas de apoio. Ela tem ligações fortes com a melhora dos sintomas e é fundamental na construção de vínculos. Especificamente, em plataformas de suporte on-line como a TalkLife, os pesquisadores descobriram que, em comparação com conversas não empáticas, conversas empáticas recebem aproximadamente 45% mais “corações” e “curtidas”. Além disso, elas têm uma probabilidade de 80% de proporcionar a formação de relacionamentos. “Raramente, a pesquisa em saúde mental tem a aplicação prática e o potencial de impacto que acreditamos que essa pesquisa terá”, afirma Jamie Druitt, CEO da TalkLife. “Essa pesquisa aborda diretamente os desafios reais e pode ser implementada para criar mudanças mensuráveis nas plataformas de saúde mental”.
A pesquisa e o projeto também receberam o WebConf Best Paper Award em 2021. Kira Radinsky, presidente da comissão responsável pelo prêmio de melhor artigo, compartilhou: “Sentimos que o trabalho terá um impacto significativo na comunidade com base na abordagem algorítmica, além dos experimentos completos feito no próprio jornal. Durante todo este ano esta é a direção que sentimos que vai trazer mais valor para a comunidade”.
