La UJA pone en marcha un proyecto para la detección precoz de adicción al juego en adolescentes

Compartir

El grupo de investigación de Sistemas Inteligentes en Acceso a la Información (SINAI) de la Universidad de Jaén, en colaboración con el Departamento de Filología Inglesa y el Departamento de Psicología de la UJA, pone en marcha el proyecto PRECOM (‘Detección precoz de comportamientos de riesgo de adicción al juego’).

Se trata de una iniciativa multidisciplinar que combina la Inteligencia Artificial, la Lingüística de Corpus y la Psicología, y que tiene como objetivo principal la detección precoz de posibles problemas de adicción al juego (online o no) en la población adolescente. Para ello, se analiza, por un lado, el lenguaje empleado por los jóvenes en el mundo digital, y, por otro, el lenguaje que utilizan los jóvenes al hablar sobre videojuegos en una conversación con otras personas en un entorno físico. Triangulando esos datos, se lleva a cabo la construcción de sistemas automáticos de determinación de riesgos mediante Inteligencia Artificial.

El profesor titular del Departamento de Informática de la UJA, Arturo Montejo, miembro del grupo de investigación SINAI, lidera el equipo multidisciplinar que estudia modelos de Inteligencia Artificial capaces de identificar y prevenir comportamiento de riesgo en el ámbito de la ludopatía en personas adolescentes.

De esta manera, PRECOM pretende generar un corpus de entrenamiento sobre adicción al juego para alimentar algoritmos de aprendizaje automático, cuya disponibilidad en castellano es escasa; establecer un marco de evaluación de la detección temprana de trastornos asociados a la adicción al juego, crear modelos del lenguaje para la detección precoz de la adicción al juego a partir del análisis de interacciones en redes sociales; y diseñar, construir y evaluar un bot automático para la evaluación del riesgo de adicción al juego.

PRECOM se enmarca en un contexto social en el que la adicción al juego se ha convertido en un problema que no ha parado de crecer en todas las franjas de edad en los últimos años. En ese sentido, Arturo Montejo indica que “en la etapa de la adolescencia es un problema especialmente importante en lo relativo a las apuestas y juegos online”.

Investigadores participantes en el proyecto PRECOM.

PRECOM se basa en las conclusiones de estudios previos que señalan que la adicción al juego puede ser detectada a través de la identificación de patrones en el lenguaje usado por los individuos en Internet mediante la aplicación de Tecnologías del Lenguaje y del Procesamiento del Lenguaje Natural (PLN). “Según nuestra hipótesis es posible la construcción de sistemas de detección precoz mediante la monitorización de mensajes y actividad en redes sociales o a través de la interacción con agentes conversacionales inteligentes”, profundiza Arturo Montejo.

En la actualidad, el proyecto se encuentra en una fase de captación de muestra (adolescentes voluntarios de edades entre 12 y 18 años) y trabajo de campo, así como en la fase de implementación de la tecnología. “Estamos trabajando en el análisis del lenguaje conversacional de personas adolescentes que pueden presentar adicción al juego y de personas adolescentes que no los presentan por medio de la Lingüística de Corpus, así como el diseño de agentes conversacionales que nos ayuden en la investigación. Para ello, monitorizaremos la interacción de los jóvenes participantes con bots conversacionales inteligentes y analizaremos el lenguaje producido por ellos durante una entrevista con los psicólogos del equipo”, explica el profesor Montejo.

Este proyecto está financiado por el Ministerio de Consumo del Gobierno de España y  cuenta con una página web informativa. Su equipo de trabajo, además de contar con investigadores del grupo SINAI, está integrado por expertos en otras ramas como la Psicología, cuyo grupo de trabajo lidera el catedrático de la UJA, Luis Joaquín García, y de la Lingüística de Corpus, cuyo grupo encabeza la profesora titular del Departamento de Filología Inglesa de la UJA, María Belén Díez.