Investigadores de la Universidad Nacional de San Luis (UNSL) fueron distinguidos en el certamen mundial eRisk 2017 «Predicción del Riesgo Temprano en Internet», por un trabajo científico sobre la «detección anticipada de casos de depresión» en la red, según informó la oficina de prensa de esa casa de altos estudios.

Los investigadores locales que participaron del proyecto son Marcelo Errecalde, Leticia Cagnina, Darío Funes, María Paula Villegas y María José Garciarena Ucelay, quienes pertenecen a la Facultad de Ciencias Físico, Matemáticas y Naturales de la UNSL.

Los trabajos estuvieron enfocados en la predicción temprana de riesgos en Internet y en el caso de esta edición se trató de la «detección anticipada de casos de depresión», cuyos resultados se publicaron esta semana en la página oficial del evento: http://early.irlab.org/task.html y serán presentados en una conferencia internacional en septiembre en Irlanda.

De acuerdo con los resultados, el grupo de investigación de la UNSL obtuvo el mejor desempeño que tiene que ver con el menor valor de error, que combina precisión y velocidad en la detección anticipada de casos de depresión, sobre un total de 25 contribuciones de grupos de seis países distintos (Alemania, Francia, Estados Unidos, Canadá, México y Argentina).

La predicción anticipada de riesgos es un área de investigación reciente y muy activa en la minería de textos y la web, que intenta detectar de la forma más anticipada (rápida) posible, aquellas situaciones en Internet que puedan involucrar amenazas potenciales para la integridad física o la salud de las personas, la seguridad nacional, entre otras.

Como ejemplos de la aplicación de este tipo de enfoques se puede mencionar la detección de potenciales pedófilos en la web, personas que pueden caer en las manos de organizaciones criminales, personas con inclinaciones suicidas, o gente susceptible a depresión.