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Algunas ideas para atender situaciones de crisis a través de mensajes de texto, como crear una atmósfera personal y de confianza, fomentar el diálogo y analizar el problema

Las líneas de ayuda para personas en crisis (ya sea que sufran de alguna enfermedad psicológica, estén pasando por un proceso de duelo, o veteranos de guerra que atraviesen por mucho estrés) no son nada novedoso, pero las últimas versiones de estas “hotlines” utilizan los mensajes de texto para brindar ayuda a través de chats, como CrisisTextLine.org.

Debido a que las conversaciones quedan almacenadas en bases de datos, los científicos computacionales pueden analizarlas para identificar las interacciones más exitosas en términos de solución y manejo de crisis, y nos ayudan a aprender de ellas.

Jure Leskovec, profesor adjunto de ciencias computacionales en la Universidad de Stanford, cree que “hasta ahora, la mayoría de la investigación sobre ayuda psicológica se ha mantenido a pequeña escala”, pero las nuevas vías de comunicación le han permitido analizar 660 mil mensajes de texto de 15 mil sesiones de manejo de crisis.

Su investigación, publicada en Transactions of the Association in Computational Linguistics identificó diversas técnicas exitosas para manejar las crisis y ayudar a quien lo necesita --algunas de estas ideas pueden servirnos simplemente para auxiliar a nuestros amigos o familiares en alguna ocasión, y servirán para que los profesionales sepan cómo actuar en casos futuros.

Para analizar tanta información, Leskovec y su equipo desarrollaron un método para analizar lenguaje natural y determinar qué palabras o frases utilizadas por los consejeros sirvieron para que la persona en crisis reportara sentirse mejor al final de la sesión. También se compararon los casos de éxito con aquellos donde la gente en crisis no se sintió mejor al final. A partir de esta metodología, los investigadores llegaron a un diagrama de cinco pasos en toda conversación de crisis: presentación, determinación del problema, exploración del problema, resolución del problema y cierre.

El programa analiza palabras específicas de ambos lados de la conversación e identifica cosas como “buenas noches” y “gracias” como atributos de una conversación exitosa. Las conversaciones pueden tratar de rupturas amorosas o intentos de suicidio, pero lo que tienen en común los terapeutas exitosos es que llegan rápidamente al fondo de la cuestión y pasan la mayor parte de la sesión analizando el problema; por otra parte, los terapeutas menos exitosos pasan demasiado tiempo tratando de llegar al problema. Los terapeutas exitosos también fueron identificados como aquellos que realizan las preguntas más asertivas y cruciales, parafrasean las respuestas de las personas en crisis para asegurarse de que están entendiéndolos, y agradecen al final de la sesión.

Los terapeutas exitosos también tienden a escribir más y además sus mensajes son más personalizados, de manera que la persona en busca de ayuda se sienta cómoda; también logran que la persona asuma una actitud positiva poniendo el ejemplo ellos mismos.

“Este tipo de aplicaciones se vuelven posibles cuando traemos el poder del análisis del lenguaje natural y la inteligencia artificial para lidiar con bases de datos extremadamente grandes de conversaciones de crisis reales”, afirma Leskovec. Este análisis servirá para mejorar el entrenamiento de terapeutas e incluso para crear un software de entrenamiento que reconozca lo que los terapeutas están haciendo correcta e incorrectamente.