Assim como a agência nacional de ciências da Austrália, a Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO) vem rompendo barreiras há mais de 85 anos. Hoje a organização de pesquisa multidisciplinar tem mais de 5 mil pessoas trabalhando em 55 centros na Austrália e em outros países. Ela tem um papel vital na melhoria da colaboração dentro do sistema de inovação nacional australiano e age como um consultor de confiança para o governo, a indústria e a comunidade científica. A organização está entre o 1% das principais instituições de pesquisa globais em 14 das 22 áreas de pesquisa e classifica-se no contingente das 0,1% melhores em quatro campos de pesquisa. Em geral, a inovação e a excelência da CSIRO a classifica entre as 10 melhores agências de pesquisa aplicada do mundo.

Fundado em 2002, o Black Dog Institute (BDI) é um órgão australiano de pesquisa sem fins lucrativos dedicado a aprimorar o diagnóstico, o tratamento e a prevenção de vários transtornos do humor. Seu objetivo é educar profissionais da área médica e o público em geral sobre problemas de saúde mental e disponibiliza uma ampla variedade de recursos, inclusive fichas técnicas e questionários em seu site. Por exemplo, clínicos gerais na Austrália indicam aos pacientes o programa on-line de avaliação do humor(MAP) do BDI, que analisa o tipo de personalidade e ajuda a fazer distinções entre ansiedade, transtorno bipolar e os vários subtipos de depressão clínica. Com nove diretores, 12 psiquiatras e uma ampla equipe de apoio, o BDI continua a crescer, atraindo os melhores especialistas da área de saúde mental e, com eles, novos financiamentos e premiações. Em 2013, Helen Christensen, Diretora professora executiva do BDI, recebeu a renomada Founders Medal da Australasian Society for Psychiatric Research.

Desde de maio de 2014, o BDI tem colaborado com a CSIRO na pesquisa sobre o uso de redes sociais para monitorar alterações de humor em grande escala. O estudo We Feel utiliza uma enorme amostra de dados que inclui centenas de milhões de tweets publicados todos os dias no Twitter. A CSIRO propôs o estudo para o Black Dog Institute, o que ajudou a aprimorar o conceito antes que a CSIRO o implementasse.

De acordo com uma pesquisa anterior conduzida na Northeastern University de Boston, o conteúdo e a estrutura dos tweets podem ser analisados para determinar o estado emocional da pessoa que os produz. Por exemplo, um estudo no University of Vermont Complex Systems Center combinou as 5 mil palavras usadas com maior frequência em uma variedade de fontes, que incluem Google Livros, artigos do New York Times e mensagens do Twitter. Essas palavras foram classificadas de 1 (triste) a 9 (feliz) e usadas para mapear a relação entre a felicidade da população norte-americana e uma variedade de notícias recentes.

Os designers do estudo We Feel desejavam aplicar esta abordagem básica para aproximadamente 19 mil tweets acessíveis publicamente por minuto, usando uma grande quantidade de termos relacionados ao humor. Os pesquisadores esperavam que o estudo os ajudasse a a quantificar até que ponto as emoções dependem de fatores sociais e ambientais, como o clima, a hora do dia e notícias recentes.

Para atingir seus objetivos, os designers do estudo tiverem que enfrentar três principais desafios. Primeiro, o grande volume de dados de entrada exigia uma quantidade grande e flexível de capacidade computacional para coletar os tweets em tempo real e analisar os resultados. Segundo, eles precisavam arquivar dados de modo seguro para que os padrões durante o tempo pudessem ser medidos e publicados. Finalmente, era importante disponibilizar as descobertas, e de modo inteligível, para o público. Para isso, eles precisavam de uma maneira de representar suas descobertas visualmente e em tempo real, usando um sistema de codificação emocional por meio de cores que explora o conjunto de dados de classificações emocionais normativas desenvolvido pelo Center for Reading Research da Ghent University, na Bélgica.

A equipe do We Feel interessou-se de imediato pela Amazon Web Services (AWS) e pelo Amazon Kinesis, seu serviço de processamento de dados em tempo real. "Sabíamos que a AWS podia disponibilizar a plataforma e os recursos necessários e isso a tornou uma escolha óbvia para os projetos", diz a Dra. Cécile Paris, Chefe de pesquisa em linguística e computação social na Digital Productivity Flagship da CSIRO. A AWS viu o mesmo potencial para uma parceria frutífera e decidiu patrocinar o projeto, inclusive seus produtos como parte de um pacote de suporte generoso.

O We Feel usa várias instâncias do Amazon Elastic Compute Cloud (Amazon EC2) para obter tweets da API pública do Twitter com uma média de 19 mil tweets por minuto. Uma instância separada do Amazon EC2 processa os tweets, analisando os nomes de usuário para determinar o gênero e identificando frases que revelem conteúdo emocional. As informações são afuniladas em um stream do Amazon Kinesis e os tweets são copiados em um Amazon Simple Storage Service (Amazon S3) escalável para armazenamento de dados pouco acessados. O stream é monitorado por outras instâncias do Amazon EC2, o que produz um resumo dos resultados a cada cinco minutos e o transcreve em um banco de dados do Amazon DynamoDB. Brian Jin, um engenheiro de software e chefe de projetos de pesquisa da CSIRO, analisa com frequência cada instância usando o Amazon CloudWatch, o que permite que ele monitore a rede em busca de atividades fora do normal. Por fim, o Amazon Route 53 é usado para direcionar o tráfego da web para o site do We Feel, que também é hospedado na AWS.

Com o financiamento contínuo da CSIRO, a equipe do We Feel usa agora a AWS para analisar centenas de milhões de tweets antes de publicar os resultados em seu site. O resultado são insights revolucionários sobre o estado emocional de uma população grande e demograficamente diversificada. Os visitantes do site podem detalhar resultados por sexo, localização e qualidade emocional. No momento, há seis categorias emocionais principais, de alegria a medo, com subcategorias para estados emocionais mais sutis, como otimismo e nervosismo.

"É uma ferramenta e tanto", diz a Dra. Paris. "Ao usar a AWS, foi possível colocar a aplicação em execução em apenas alguns meses e, agora, ela está nos permitindo analisar milhões de tweets em tempo real."

O We Feel está disponibilizando uma visualização macroscópica que permite que os pesquisadores associem mudanças de humor ao seu contexto social. "Por exemplo, foi possível observar mudanças interessantes de humor durante o lançamento do orçamento federal australiano em 2014", comenta a Dra. Paris. "Na semana seguinte, observamos um aumento de 30% nos tweets apreensivos e um aumento de 27% nos tweets agressivos. Este tipo de análise nunca havia sido feito antes."

Vale ressaltar que o uso da capacidade computacional da AWS permitiu que os pesquisadores se concentrassem nos resultados do estudo sem que se preocupassem com a resiliência da infraestrutura de TI. "Em maio de 2014, enfrentamos um pico no tráfego e recebemos 28 mil visitantes no site do We Feel em um único dia e 70.276 durante o restante do mês", diz Jin. "Mas não houve nenhum atraso. Desde então, nós obtemos um período de atividade de praticamente 100%, com apenas um dia off-line para uma redefinição de rede agendada."

Jin está particularmente entusiasmado com o Amazon Kinesis. Ele acredita que o serviço é o responsável pela disponibilização da agilidade necessária para coletar e anotar grandes volumes de tweets em tempo real. "Estávamos preocupados que o sistema pudesse ficar sobrecarregado com os dados de entrada, mas não tivemos nenhuma falha de sistema devido a essas mudanças de volume", comenta. "Por manter um buffer em operação 24 horas, o uso do Amazon Kinesis disponibiliza uma tolerância a falhas inerente, por isso, temos muito pouco com o que nos preocupar."

A equipe do We Feel planeja angariar financiamento adicional para estender seu trabalho de pesquisa e fazer uso melhor dos dados de localização do Twitter, abrindo caminho para a análise da relação entre localização e estado emocional. Por fim, um melhor entendimento de "quando, por que e onde" acontecem as mudanças de humor da população promete ajudar as organizações como o BDI a direcionar melhor informações e serviços voltados para a saúde mental. Isso pode melhorar o atendimento de saúde mental para as pessoas no momento em que ela mais precisam.

"Sem a capacidade e a flexibilidade disponibilizadas pela plataforma da AWS, esse projeto simplesmente não teria sido possível", diz a Professora Christensen. "Os resultados que conseguimos obter superaram nossas expectativas."

Para saber mais sobre como a AWS pode ser usada por prestadores de assistência médica, acesse a nossa página de detalhes sobre cuidados de saúde da AWS.