Ali lahko objave na Facebooku razkrijejo, kdo bo razvil depresijo?
Skupina raziskovalcev z Univerze v Pennsylvaniji in Univerze Stony Brook je pred kratkim razvila nov algoritem, ki je lahko ugotovil, kateri uporabniki Facebooka bodo imeli diagnozo depresije.
Za študijo so raziskovalci nekaj mesecev analizirali podatke o družabnih omrežjih, ki so jih delili soglasni uporabniki. Na podlagi teh podatkov so raziskovalci razvili algoritem, ki bi lahko natančno napovedal prihodnjo depresijo.
Kazalniki depresije so vključevali omembe sovražnosti in osamljenosti, besede, kot so "solze" in "občutki", in uporabo več prvoimenskih zaimkov, kot sta "jaz" in "jaz".
"Kar ljudje pišejo v družabnih omrežjih in na spletu, zajema vidik življenja, do katerega je v medicini in raziskavah težko priti drugače," je povedal dr. H. Andrew Schwartz, starejši avtor prispevka in glavni raziskovalec v projektu World Well-being Project (WWBP). ).
»To je dimenzija, ki je razmeroma neizkoriščena v primerjavi z biofizičnimi označevalci bolezni. Upoštevajoč na primer stanja, kot so depresija, tesnoba in PTSP, najdete več signalov v načinu, kako se ljudje izrazijo digitalno. "
WWBP s sedežem v Centru za pozitivno psihologijo univerze v Pennsylvaniji in Laboratoriju za analizo človeškega jezika Univerze Stony Brook proučuje, kako besede, ki jih ljudje uporabljajo, odražajo notranje občutke in zadovoljstvo.
Leta 2014 se je Johannes Eichstaedt, ustanovitelj raziskovalnega sveta WWBP, začel spraševati, ali je možno, da družbeni mediji napovedujejo rezultate duševnega zdravja, zlasti za depresijo.
"Podatki socialnih medijev vsebujejo oznake, podobne genomu," pojasnjuje Eichstaedt. »S presenetljivo podobnimi metodami kot tiste, ki se uporabljajo v genomiki, lahko podatke o družbenih omrežjih prečesamo, da najdemo te označevalce. Zdi se, da je depresija na ta način nekaj povsem zaznavnega; resnično spremeni uporabo družbenih omrežij na način, ki ga človek, kot je kožna bolezen ali diabetes, ne spremeni. "
Eichstaedt in Schwartz sta se za to študijo povezala s kolegi Robertom J. Smithom, Raino Merchant, Davidom Aschom in Lyleom Ungarjem iz Penn Medicine Center for Digital Health.
Namesto da bi zaposlili udeležence, ki so poročali o depresiji, so raziskovalci identificirali podatke ljudi, ki so se strinjali, da bodo delili statuse na Facebooku in elektronske podatke o zdravstvenih kartotekah, nato pa so analizirali statuse s pomočjo tehnik strojnega učenja, da bi ločili tiste s formalno diagnozo depresije.
"To je zgodnje delo našega registra socialnih središč iz Penn Medicine Center za digitalno zdravje," je dejal Merchant, "ki družabna omrežja združuje s podatki iz zdravstvenih kartotek. Za ta projekt soglašajo vsi posamezniki, iz njihove mreže se ne zbirajo podatki, podatki se anonimizirajo in upoštevajo najstrožje ravni zasebnosti in varnosti. "
Skoraj 1200 ljudi je privolilo, da raziskovalcem omogoči dostop do obeh digitalnih arhivov. Od tega je imelo 114 ljudi diagnozo depresije v svojih zdravstvenih kartotekah.
Nato so raziskovalci primerjali vsako osebo z diagnozo depresije s petimi, ki niso imeli takšne diagnoze, da bi delovali kot nadzor za skupni vzorec 683 ljudi (razen ene zaradi nezadostnih besed v posodobitvah stanja). Cilj je bil ustvariti čim bolj realen scenarij za usposabljanje in preizkušanje algoritma raziskovalcev.
"To je res težka težava," pravi Eichstaedt. »Če bi 683 ljudi bilo prisotnih v bolnišnici in jih je 15 odstotkov depresivnih, bi naš algoritem lahko napovedal, katere? Če algoritem pravi, da nihče ni potrt, bi bil točen za 85 odstotkov. «
Da bi razvili algoritem, so se raziskovalci ozrli na 524.292 posodobitev Facebooka iz let, ki so vodila do diagnoze za vsakega udeleženca z depresijo, in v enakem časovnem obdobju za nadzor.
Ugotovili so najpogosteje uporabljene besede in besedne zveze, nato pa oblikovali 200 tem, da bi zbadali, kar so imenovali »jezikovne oznake, povezane z depresijo«. Na koncu so primerjali, na kakšen način in kako pogosto so depresivni in kontrolni udeleženci uporabljali takšno izražanje.
Ugotovili so, da ti kazalniki vključujejo čustvene, kognitivne in medosebne procese, kot so sovražnost in osamljenost, žalost in prežvekovanje. Ti kazalci bi lahko napovedovali prihodnjo depresijo že tri mesece pred prvo dokumentacijo bolezni v zdravstveni kartoteki.
"Obstaja mnenje, da uporaba družbenih omrežij ni dobra za duševno zdravje," je dejal Schwartz, "vendar se lahko izkaže za pomembno orodje za diagnosticiranje, spremljanje in sčasoma zdravljenje."
Ugotovitve so objavljene v reviji Zbornik Nacionalne akademije znanosti.
Vir: Univerza v Pensilvaniji
