Universidade Japonesa Identifica Comportamentos Faciais Associados ao Risco de Depressão

(Nature/Reprodução)

Pesquisadores da Universidade de Waseda, no Japão, identificaram comportamentos faciais associados ao risco de depressão. O artigo cruzou análise automatizada da expressão facial e também a avaliação de observadores humanos. A pesquisa foi publicada, em agosto de 2025, pelo jornal Scientific Reports, da Nature com o título “Subthreshold depression is associated with altered facial expression and impression formation via subjective ratings and action unit analysis“.

No texto de hoje, buscaremos responder as 4 principais perguntas que guiam a nossa orientação para explorar artigos científicos: 

  1. O que foi investigado?
  2. Como foi investigado?
  3. O que foi descoberto?
  4. Quais as implicações?

O que foi investigado

A pesquisa investigou se a subthreshold depression (StD ou sDep ou SD) está associada às alterações na expressividade facial e na formação de impressões sociais. Vale dizer que esse termo subthreshold depression é um conceito relativamente novo e que ainda não apareceu no DSM-V-TR ou no CID-11 enquanto termos diagnósticos bem definidos.

Aqui no Brasil, esse quadro geralmente é traduzido como depressão subliminar ou depressão subclínica e é caracterizado por um estado de depressão leve que não atende aos critérios diagnósticos da depressão leve, mas que compreende um fator de risco para a depressão clínica.

Para além dos possíveis sinais faciais que foram investigados, o estudo também buscou saber se os sujeitos com StD seriam influenciados pela própria tendência depressiva e acabariam distorcendo o seu julgamento sobre o outro.

Resumidamente, os pesquisadores se propuseram a investigar 3 coisas:

  1. Se as pessoas diagnosticadas com StD exibem ações faciais específicas 
  2. Como essas pessoas com diagnóstico de StD são julgadas por observadores humanos
  3. Se o próprio diagnóstico de StD influencia na percepção e julgamento sobre o outro

Como foi investigado

Participantes: Foram recrutados estudantes universitários japoneses, divididos em dois grupos baseados na pontuação do Inventário de Depressão de Beck-II (BDI-II): saudáveis (pontuação 1–10) e com depressão subclínica (pontuação 11–20). Vale dizer que esse inventário é um teste psicológico adaptado e atualmente válido também para aplicação na população brasileira, conforme é possível conferir no Sistema de Avaliação de Testes Psicológicos (SATEPSI).
 
Produção de Vídeo: 64 participantes (“avaliados”) gravaram vídeos de 10 segundos de autoapresentação.
 
Avaliação Subjetiva: Um grupo separado de 63 “avaliadores” assistiu aos vídeos (sem áudio) e classificou os participantes em 7 itens (expressivo, natural, amigável, simpático, rígido, nervoso e falso) usando uma escala likert de 5 pontos.
 
Análise Objetiva: Foi utilizado o software OpenFace 2.0 para detectar e medir a intensidade de 18 Unidades de Ação (AUs), que são movimentos musculares faciais específicos referentes ao Facial Action Coding System (FACS), como levantar a parte interna das sobrancelhas ou elevar a pálpebra superior, por exemplo. A análise automatizada buscou entender se pessoas com sintomas depressivos leves apresentam padrões de movimentos faciais distintos (que foram medidos em Unidades de Ação – AUs).
 
Demonstração OpenFace

(Demonstração da interface e da análise automatizada a partir do software OpenFace 2.2.0 em estudo feito no CICEM sobre entrevista de John Lennon)

 

Análise do Observador Depressivo: além disso, investigou-se se a própria tendência depressiva do observador “avaliador” distorceria seu julgamento sobre os outros.

O que foi descoberto

Análise Subjetiva: indivíduos com StD receberam pontuações significativamente mais baixas em itens positivos (foram vistos como menos expressivos, menos naturais, menos amigáveis e menos simpáticos) em comparação aos saudáveis. Curiosamente, não houve diferença nas classificações de itens negativos (como parecer “falso” ou “rígido”), sugerindo que o StD diminui o brilho positivo em vez de aumentar a percepção de negatividade.

Análise Objetiva: a análise automatizada mostrou que pessoas com StD apresentam maior presença/intensidade de certas AUs: AU01 (elevar a parte interna das sobrancelhas), AU05 (elevar a pálpebra superior), AU20 (esticar os lábios horizontalmente), AU25 (separar os lábios), AU26 (queda do queixo) e AU28 (sugar os lábios).

(Demonstração das AUs: 1+5+20+25+26 em software com avatar anatômico 3D / CICEM)

(Demonstração das AUs: 1+5+20+28 em software com avatar anatômico 3D / CICEM)

Imparcialidade do Observador: A tendência depressiva do avaliador não influenciou suas classificações; tanto avaliadores saudáveis quanto aqueles com StD perceberam a menor expressividade dos indivíduos com StD da mesma forma.

Quais as implicações

Este artigo é uma contribuição valiosa para um corpo crescente de evidências que mostram como o rosto é um “biomarcador” da saúde física e mental. Suas implicações se conectam com o diagnóstico em saúde de várias formas.

Identificação Precoce: os padrões específicos de movimentos na face superior (sobrancelha e pálpebra) e na face inferior (movimentos da boca) podem servir como marcadores precoces para identificar indivíduos em risco de desenvolver depressão clínica antes mesmo de um diagnóstico formal. Dessa forma, o estudo apresenta um novo paradigma que sugere identificar precocemente o risco de desenvolvimento de depressão clínica e adotar estratégias/intervenções a fim de evitar a evolução e o desenvolvimento do quadro para situações mais graves.

Impacto Social Silencioso: como a StD é percebida pelos outros como uma falta de positividade/simpatia, isso pode prejudicar a formação de primeiras impressões e a comunicação social, potencialmente levando ao isolamento.

Conexão com o Medo: a semelhança entre as AUs detectadas e os padrões faciais associados à expressão facial de medo sugere que a depressão subclínica pode ter uma relação psicológica com esse estado emocional e/ou expressivo que merece mais estudos.

Intervenção Tecnológica: os resultados abrem caminho para o uso de ferramentas de aprendizagem profunda (deep learning) e análise facial automática em vídeos para futuras intervenções precoces em larga escala. Todavia, há o risco de o avaliador confiar apenas na análise automatizada e essa ainda carece de muitas calibrações. O CICEM entende que o avaliador deve usar o software como uma ferramenta, mas não como um substituto. O próprio OpenFace identifica muito bem as AUs 1, 5, 20, 25 e 26, mas costuma apresentar dificuldades significativas ao pontuar a AU 28. A participação ativa do especialista humano que conhece as ações musculares e também reconhece as limitações do software são fundamentais para avançar nesse tipo de estudo.

Referências

Baltrušaitis, T., Zadeh, A., Lim, Y. C., & Morency, L.-P. (2018). OpenFace 2.0: Facial behavior analysis toolkit. In 2018 13th IEEE International Conference on Automatic Face & Gesture Recognition (FG 2018). IEEE. https://doi.org/10.1109/FG.2018.00019

Ferreira, C. & Dalben, H. (2022). Enzo: Sistema de Unidades de Ação (CICEM:EnzoSUA).Software. São Paulo: CICEM. (Disponível em www.cicem.com.br)

Sugimori, E., Yamaguchi, M. Subthreshold depression is associated with altered facial expression and impression formation via subjective ratings and action unit analysis. Sci Rep 15, 30761 (2025). https://doi.org/10.1038/s41598-025-15874-0

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