LONDRES - A economia do Reino Unido cresceu mais do que o esperado em março conforme ganha velocidade para a retomada depois das perdas em 2020 devido ao coronavírus, mostraram dados oficiais nesta quarta-feira (12).

A expansão de 2,1% ante fevereiro foi liderada pela reabertura de escolas que, junto com testes e a vacinação contra a Covid-19, elevou a atividade no setor público e entre varejistas conforme os consumidores gastam mais.

Analistas consultados pela Reuters esperavam crescimento mensal de 1,3% para a quinta maior economia do mundo.

Nos três primeiros meses de 2021, quando o país estava sob um terceiro lockdown, o Produto Interno Bruto encolheu 1,5%, disse a Agência Nacional de Estatísticas.

Embora o impacto tenha sido menos severo do que inicialmente se esperava, Samuel Tombs, economista da Pantheon Macroeconomics, disse que isso significa que o Reino Unido quase certamente permaneceu em último entre o Grupo dos Sete países ricos pelo quarto trimestre seguido.

Entretanto, o PIB britânico caminha para crescer 5% no período entre abril e junho.

*Por William Schomberg e Andy Bruce / REUTERS

SÃO CARLOS/SP - O ‘pau torou’ (como diz na gíria), na madrugada de hoje, 12, na Rua Júlio Francisco, no bairro Planalto Verde, região sul de São Carlos.

Segundo informações, por volta das 2h15min, o 190 foi acionado para atender uma ocorrência, onde uma briga generalizada estava acontecendo. Uma viatura foi até o local e apuraram que pai, filha, genro e ainda mais duas pessoas fizeram a confusão.

Ainda segundo apurado, o pai de 46 anos, estava se estranhando com genro de 22 anos, já há alguns dias, até o estopim estourar nessa madruga, onde o genro teria danificado a residência e um veículo Voyage 1983 (do sogro). O sogro teria ido pra cima do genro e a filha de 25 anos, teria entrado no meio. Mais duas pessoas tentaram apartar, onde foram feridas durante a confusão.

Os feridos foram encaminhados à Santa Casa, já quem não ficou tão ferido acabou na delegacia para explicar ao delegado tamanha confusão.

IBATÉ/SP - Aos 13 minutos de hoje, 12, um homem foi preso em flagrante por furto em um estabelecimento comercial na Rua Araraquara, com a Rua Portugal Ferreira, no Jardim Cruzado, na cidade de Ibaté.

Através do 190 os PMs foram até o local indicado, no local foi encontrada a porta do estabelecimento arrombada e durante varredura no interior do estabelecimento, foi localizado e detido o autor, que logo confessou o ato criminoso. Durante busca pessoal foi encontrado em suas vestes pacotes de papel de seda, utilizado para preparo dos cigarros e entorpecente, constatado ainda que já havia separado uma televisão e um receptor para sua subtração.

O indivíduo e objetos conduzidos a central de flagrantes de São Carlos onde o delegado registrou a ocorrência como Furto Qualificado e recolheu o indiciado ao Centro de Triagem de São Carlos.

APREENSÕES: pacotes de papel de seda (utilizado no preparo de cigarros, isqueiros, caixas de fumo.

SÃO CARLOS/SP - Com o intuito de oferecer apoio e buscar uma compreensão mais abrangente da saúde mental de estudantes universitários, pesquisadores das áreas de Computação, Medicina e Psicologia da UFSCar iniciaram projeto de pesquisa que mescla diferentes áreas do conhecimento e tecnologias para apoio ao diagnóstico e tratamento de pessoas com possível perfil depressivo. A iniciativa, financiada pela Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado de São Paulo (Fapesp), utiliza Processamento de Língua Natural (PLN) para análise de textos publicados em redes sociais, articulado à computação vestível, na forma de relógios com sensores de sinais fisiológicos. O objetivo é contribuir para identificação precoce e intervenção rápida em casos de possíveis transtornos de saúde mental.

A primeira etapa da iniciativa, cuja duração prevista é de dois anos, envolve a criação de um modelo computacional apelidado de Amigo Virtual Especializado (Amive). O Amive terá um perfil em rede social, cujos amigos serão estudantes universitários participantes da pesquisa. A partir da definição de um conjunto de palavras e expressões indicadoras de um possível perfil depressivo (PPD), o Amive será capaz de processar os textos publicados pelos estudantes na rede, usando PLN, uma forma de aprendizado de máquina.

"Estamos neste momento, com os pesquisadores da área da Saúde que integram o projeto, justamente identificando que palavras e expressões são estas", conta Vânia Paula de Almeida Neris, docente do Departamento de Computação (DC) responsável pela iniciativa. Além dela, compõem a equipe os docentes da UFSCar Helena de Medeiros Caseli, também do DC; Jair Borges Barbosa Neto, do Departamento de Medicina (DMed); e Taís Bleicher, do Departamento de Psicologia (DPsi). Outras participantes são Heloisa Cristina Figueiredo Frizzo, do Departamento de Terapia Ocupacional da Universidade Federal do Triângulo Mineiro (UFTM), e Vivian Genaro Motti, do Departamento de Ciência da Informação e Tecnologia da George Mason University, nos Estados Unidos.

À análise textual das postagens serão combinadas escalas de avaliação psicométrica, que realizam rastreio para sintomas depressivos e avaliam a qualidade de vida, e também a coleta de sinais fisiológicos, a ser realizada por relógios com sensores. Neris destaca, no entanto, que o intuito não é fechar um diagnóstico, mas sim permitir a identificação de possível perfil depressivo, para disponibilizar precocemente intervenções que possam, aí sim, servir de apoio ao diagnóstico e ao tratamento daquela pessoa e indicar a procura de ajuda, quando necessária.

Análise textual

"O desafio é capturar o conhecimento humano e fazer uma máquina reproduzi-lo; ou seja, passar para o modelo computacional os indícios que nós detectamos em palavras e textos que aparentam estados mentais negativos, depressivos, de angústia, de algum tipo de problema. Comumente, detectamos palavras e expressões mais fáceis, como 'morte', 'cansaço', 'não consigo'; mas, às vezes, são mensagens com palavras e entonações não tão explícitas em relação a um problema, mas que trazem uma mensagem com sentimentos que aparentam ansiedade, angústia ou depressão", pontua Caseli, ao falar sobre o Processamento de Língua Natural.

A partir dessas palavras e expressões, é possível criar algoritmos e, por meio do aprendizado de máquina, um modelo computacional capaz de identificar uma determinada mensagem como indicadora de um sintoma específico, uma segunda mensagem de outro, e assim por diante, em um modelo treinado que será colocado no Amive para identificação de mensagens consideradas próprias de possível perfil depressivo.

Após a primeira fase, o Amive conseguirá, além de captar sinais para a detecção de PPDs, produzir postagens automáticas em modo privado, na tentativa de ajudar o indivíduo a identificar o perfil depressivo e buscar ajuda. Aqui serão testados diferentes tipos de conteúdo, inclusive em linguagens diversas (texto, vídeo, foto).

Sensores

Além disso, será inserida a combinação com o uso de tecnologia vestível, considerada pelos responsáveis o maior diferencial do projeto, uma vez que o monitoramento por meio de sensores permite acompanhar a pessoa em tempo integral, trazendo resultados objetivos. O sensor será um relógio inteligente, que analisará sinais fisiológicos considerados, pela área da Saúde, indicadores importantes como sinais de depressão, estresse e ansiedade, coletando dados como batimentos cardíacos e outras medidas captadas por acelerômetro e giroscópio.

"Já existem pesquisas que usam a análise de texto para identificar PPD. Porém, os usuários podem alterar o texto propositalmente com o intuito de gerar o impacto social desejado. Por isso, o diferencial do projeto é justamente mesclar essa análise com as demais avaliações, agregando essas outras fontes de dados na tentativa de sermos mais precisos na identificação dos possíveis perfis depressivos", detalha Neris.

Assim, os dados serão analisados e integrados com os das redes sociais. "Por exemplo: somente pelo batimento cardíaco fica difícil entendermos qual é o estado emocional da pessoa; no entanto, se atrelarmos a variabilidade no nível de batimento cardíaco com demais itens - como agitação, pela detecção de que está indo de um lado para outro; quantidade de postagens; teor e horários das mensagens, dentre outros -, podemos ter a indicação de que aquela pessoa pode estar ansiosa ou estressada. Ou seja, os dados atrelados conseguem indicar de forma mais precisa o tipo de comportamento", complementa Motti.

Com essas informações, é possível entender como a pessoa está se sentindo num exato momento e reconhecer estratégias que possam ajudá-la. "Se ela está se sentindo ansiosa ou estressada, é possível dar uma pausa nos estudos naquele momento, tomar um ar ou beber uma água, para se sentir melhor. Muitas vezes, interromper uma atividade em determinada situação traz tranquilidade e melhora a produtividade", exemplifica a pesquisadora.

Com base nos resultados, o grupo de pesquisadores espera, portanto, conseguir enviar estratégias e informações diretas aos usuários, aumentando a sua capacidade e a habilidade de entender o que está acontecendo em determinado momento e quando deve procurar ajuda.

"Sabemos que as situações de estresse, ansiedade e depressão são comuns na população acadêmica e têm um custo alto. O estudante comumente não tem acesso ao sistema de saúde, por ser custoso, ou pode ter vergonha de procurar auxílio. Ao mesmo tempo, ele tem acesso à tecnologia. Se conseguirmos fornecer subsídios nesse sentido, nossa expectativa é fazer com que o estudante possa procurar ajuda quando necessária, e que receba intervenções e tratamento o mais rápido possível. A ideia é evitar que o problema tenha consequências maiores e mais críticas no futuro", resume Motti.

Um outro diferencial da abordagem proposta é a obtenção de dados de maneira contínua. "A máquina não para. É capaz de avaliar, em tempo integral, tanto os sinais fisiológicos, como o conjunto de postagens - de ontem, hoje, em qualquer horário. Com uma equipe de humanos, isso não acontece, porque o usuário não tem o profissional ao lado o tempo inteiro. Nesse sentido, a solução computacional pode ajudar no cenário de uma maneira que complemente o apoio da equipe de saúde", reforça Neris.

Por fim, a docente da UFSCar destaca a importância de uma equipe multidisciplinar para a execução de projeto com alto grau de ineditismo. "Por ter várias frentes de investigação, que passam desde o processamento da postagem, até a utilização dos sensores e interpretações de dados médicos, indo até a frequência e o tipo de intervenção, nós precisamos de várias especialidades. Nosso time tem essa soma de competências. Os problemas atuais são tão complexos que buscar a multidisciplinaridade se torna essencial. Cada etapa será investigada, e não há soluções prontas. É algo novo no Brasil", registra.

Pesquisadores interessados em integrar a equipe do projeto podem, inclusive, entrar em contato pelo e-mail Este endereço de email está sendo protegido de spambots. Você precisa do JavaScript ativado para vê-lo..

*Por: Adriana Arruda /UFSCAR