Facebook Сообщения, которые используют эти слова, могут предсказать депрессию

Исследователи создали алгоритм, который анализирует сообщения в социальных сетях, чтобы найти лингвистические маркеры для депрессии.

В любом конкретном году депрессия поражает более шести процентов взрослого населения в Соединенных Штатах - около 16 миллионов человек - но менее половины получают лечение, в котором они нуждаются.

Анализируя данные социальных сетей, которые согласились пользователи в течение месяцев, ведущих к диагнозу депрессии, исследователи обнаружили, что их алгоритм может точно предсказать будущую депрессию. Показатели состояния включали упоминания о враждебности и одиночестве, такие слова, как «слезы» и «чувства», а также использование более перманентных местоимений, таких как «я» и «я».

Полученные результаты Труды Национальной академии наук.

Ваш генофон в социальных сетях

«То, что люди пишут в социальных сетях и в Интернете, фиксирует аспект жизни, который очень тяжелый в медицине и исследованиях, чтобы получить доступ в противном случае. Это измерение, которое относительно не задействовано по сравнению с биофизическими маркерами болезни », - говорит Х. Эндрю Шварц, доцент кафедры информатики Университета Стоуни Брук и старший автор статей. «Такие условия, как депрессия, беспокойство и ПТСР, например, вы найдете больше сигналов в том, как люди выражают себя в цифровом виде».

В течение шести лет исследователи из Всемирного проекта благосостояния (WWBP), базирующегося в Центре положительной психологии Университета Пенсильвании и Лаборатории анализа человеческого языка Стоун Брук, изучали, как слова, используемые людьми, отражают их внутренние чувства и удовлетворенность. В 2014 Йоханнес Эйхштадт, основатель научно-исследовательского института WWBP и постдокторант в Пенне, начал задаваться вопросом, возможно ли социальные СМИ предсказать результаты психического здоровья, особенно для депрессии.


графика подписки внутри себя


«Данные в социальных сетях содержат маркеры, сходные с геномом. С удивительно похожими методами с теми, которые используются в геномике, мы можем расчесывать данные социальных сетей, чтобы найти эти маркеры », - объясняет Эйхстаэдт. «Депрессия, по-видимому, является чем-то вполне понятным таким образом; это действительно изменяет использование людьми социальных сетей таким образом, что что-то вроде кожных заболеваний или диабета нет ».

Письмо на стене Facebook

Вместо того, чтобы делать то, что делали предыдущие исследования, - набирать участников, которые сообщали о своей депрессии, - исследователи идентифицировали данные от людей, соглашающихся на распространение статусов Facebook и электронной медицинской информации, а затем проанализировали состояния, используя методы машинного обучения, чтобы отличить людей с формальная депрессия.

«Это ранняя работа из нашего реестра Social Mediome из Центра медицины Digital Penn для Digital Health, который объединяет социальные медиа с данными из медицинских записей», - говорит соавтор исследования Райна Мерчант. «Для этого проекта все люди согласны, данные не собираются из их сети, данные анонимизированы, и соблюдаются самые строгие уровни конфиденциальности и безопасности».

Почти 1,200 люди тогда согласились предоставить оба цифровых архива. Из них только люди 114 имели диагноз депрессии в своих медицинских документах. Затем исследователи сопоставляли каждого человека с диагнозом депрессии с пятью, кто не выполнял функции контроля, для общей выборки людей 683 (за исключением одного для недостаточных слов в обновлениях статуса). Идея заключалась в том, чтобы создать как можно более реалистичный сценарий для обучения и тестирования алгоритма исследователей.

«Существует мнение, что использование социальных сетей не подходит для психического здоровья, но может оказаться важным инструментом для диагностики, мониторинга и, в конечном счете, лечения».

«Это очень тяжелая проблема, - говорит Эйхстаэдт. «Если люди 683, представленные в больнице, и 15 процентов из них подавлены, наш алгоритм сможет предсказать, какие из них? Если алгоритм говорит, что никто не был подавлен, это будет 85 процентов точным ».

Чтобы построить алгоритм, исследователи оглянулись на обновления 524,292 Facebook с годами, ведущими к диагнозу для каждого человека с депрессией и за тот же промежуток времени для контроля. Они определили наиболее часто используемые слова и фразы, затем смоделировали темы 200, чтобы рассказать, что они назвали «связанными с депрессией языковыми маркерами». Наконец, они сравнили, каким образом и как часто депрессивные и контрольные участники использовали такую ​​формулировку.

«Желтые флаги» для диагностики депрессии

Они узнали, что эти маркеры состоят из эмоциональных, когнитивных и межличностных процессов, таких как враждебность и одиночество, грусть и румынство, и могут предсказать будущую депрессию уже за три месяца до первой документации о болезни в медицинской карте.

«Существует мнение, что использование социальных сетей не подходит для психического здоровья, но может оказаться важным инструментом диагностики, мониторинга и, в конечном счете, лечения», - говорит Шварц. «Здесь мы показали, что его можно использовать с клиническими отчетами, что является шагом на пути улучшения психического здоровья в социальных сетях».

Eichstaedt видит долгосрочный потенциал в использовании этих данных в качестве формы ненавязчивого скрининга для диагностики депрессии. «Надеюсь, что в один прекрасный день эти системы скрининга могут быть интегрированы в системы ухода», - говорит он. «Этот инструмент поднимает желтые флаги; в конечном счете, надежда состоит в том, что вы можете напрямую направить людей, которых она идентифицирует, в масштабируемые методы лечения ».

Несмотря на некоторые ограничения на исследование, в том числе отличительную городскую выборку и ограничения в самой области - не каждый диагноз депрессии в медицинской записи соответствует золотому стандарту, который, например, предоставляет структурированные клинические интервью, - результаты дают потенциальный новый способ выявления и получить помощь для страдающих от депрессии.

источник: Университет Стоуни Брук

Книги по этой теме

at Внутренний рынок самовыражения и Amazon