A kutatók létrehoztak egy algoritmust, amely elemzi a közösségi média bejegyzéseit, hogy megtalálják a depresszió nyelvi markereit.
Egy adott évben a depresszió az Egyesült Államok felnőtt lakosságának több mint hat százalékát - mintegy 16 millió embert - érinti, de kevesebb mint fele részesül a szükséges kezelésben.
A szociális média adatait elemezve, amelyeket a beleegyező felhasználók megosztottak a depresszió diagnózisát megelőző hónapokban, a kutatók megállapították, hogy algoritmusuk pontosan meg tudja jósolni a jövőbeni depressziót. Az állapot mutatói között szerepelt az ellenségesség és a magány megemlítése, az olyan szavak, mint a „könnyek” és az „érzések”, valamint több olyan első személyű névmás használata, mint az „én” és „én”.
A megállapítások a Proceedings of the National Academy of Sciences.
A közösségi média „genomja”
„Amit az emberek a közösségi médiában és az interneten írnak, az élet olyan aspektusait rögzíti, amelyekhez az orvoslás és a kutatás nagyon nehezen fér hozzá. Ez egy olyan dimenzió, amely viszonylag kiaknázatlan a betegség biofizikai markereihez képest ”- mondja H. Andrew Schwartz, a Stony Brook Egyetem informatikai adjunktusa és a tanulmány vezető szerzője. "Például a depresszió, a szorongás és a PTSD több jelet talál abban, ahogyan az emberek digitálisan kifejezik magukat."
A Pennsylvaniai Egyetem Pozitív Pszichológiai Központjában és Stony Brook Emberi Nyelvelemző Laboratóriumában működő World Well-Being Project (WWBP) kutatói hat éve tanulmányozzák, hogy az emberek által használt szavak hogyan tükrözik belső érzéseiket és elégedettségüket. 2014-ben Johannes Eichstaedt, a WWBP alapító kutatója és a Penn posztdoktori munkatársa azon kezdett gondolkodni, hogy a közösségi média képes-e megjósolni a mentális egészségi állapot eredményeit, különösen a depresszió esetén.
„A közösségi média adatai a genomhoz hasonló jelölőket tartalmaznak. Meglepően hasonló módszerekkel, mint a genomikában, a közösségi média adatait fésülhetjük meg, hogy megtaláljuk ezeket a jelzőket ”- magyarázza Eichstaedt. „Úgy tűnik, hogy a depresszió ily módon egészen kimutatható; valóban megváltoztatja az emberek közösségi média használatát, olyasmi, mint a bőrbetegség vagy a cukorbetegség. ”
Az írás a Facebook falán található
A korábbi kutatások helyett - olyan résztvevőket toboroznak, akik maguk jelentik be depressziójukat - a kutatók azonosították a Facebook-állapotok és az elektronikus orvosi nyilvántartási információk megosztására hozzájáruló emberek adatait, majd gépi tanulási technikákkal elemezték az állapotokat, hogy megkülönböztessék azokat, akiknek formális depresszió diagnózis.
"Ez a Penn Medicine Center for Digital Health szociális média-nyilvántartásunk korai munkája, amely az egészségügyi nyilvántartások adataival összekapcsolja a közösségi médiát" - mondja Raina Merchant tanulmányi társszerző. "Ehhez a projekthez minden egyén beleegyezik, a hálózatukról nem gyűjtenek adatokat, az adatokat anonimizálják, és a magánélet és a biztonság legszigorúbb szintjét tartják be."
Majdnem 1,200 ember vállalta, hogy mindkét digitális archívumot rendelkezésre bocsátja. Közülük csak 114 embernél szerepel a depresszió diagnózisa az orvosi dokumentációban. A kutatók ezután minden olyan személyt összehasonlítottak a depresszió diagnózisával, akik nem kontrollként jártak el, összesen 683 emberből álló mintán (kivéve az egyiket az állapotfrissítéseken belüli elégtelen szavak miatt). Az ötlet az volt, hogy a lehető legreálisabb forgatókönyvet hozzanak létre a kutatók algoritmusának betanítására és tesztelésére.
"Van egy olyan felfogás, hogy a közösségi média használata nem tesz jót az ember mentális egészségének, de kiderülhet, hogy fontos eszköz a diagnosztizáláshoz, az ellenőrzéshez és végül kezeléséhez."
"Ez nagyon nehéz probléma" - mondja Eichstaedt. „Ha 683 ember van jelen a kórházban, és 15 százalékuk depressziós, algoritmusunk képes lenne megjósolni, hogy melyiket? Ha az algoritmus szerint senki nem volt depressziós, akkor ez 85 százalékos pontosságot jelentene. "
Az algoritmus felépítéséhez a kutatók 524,292 200 Facebook-frissítést tekintettek vissza a diagnózis előtti évekből minden egyes depressziós egyén számára, és ugyanannyi időtartamra a kontrollhoz. Meghatározták a leggyakrabban használt szavakat és kifejezéseket, majd XNUMX témát modelleztek, hogy összefoglalják az úgynevezett „depresszióval összefüggő nyelvi jelzőket”. Végül összehasonlították, hogy a depressziós és kontroll csoportok milyen módon és milyen gyakran használták az ilyen megfogalmazásokat.
"Sárga zászlók" a depresszió diagnózisához
Megtudták, hogy ezek a jelzők érzelmi, kognitív és interperszonális folyamatokat foglalnak magukban, mint például az ellenségesség és a magány, a szomorúság és a kérődzés, és már három hónappal megjósolhatják a jövőbeli depressziót, mielőtt a betegség orvosi dokumentációban először dokumentálnák a betegséget.
"Van egy felfogás, hogy a közösségi média használata nem tesz jót az ember mentális egészségének, de kiderülhet, hogy fontos eszköz a diagnosztizáláshoz, a monitorozáshoz és végül a kezeléshez" - mondja Schwartz. "Itt megmutattuk, hogy klinikai feljegyzésekkel együtt használható, ez egy lépés a mentális egészség javítása felé a közösségi médiával."
Eichstaedt hosszú távú potenciált lát abban, hogy ezeket az adatokat a depresszió diagnózisának észrevétlen szűréseként használja fel. "A remény az, hogy egy napon ezek a szűrőrendszerek integrálhatók az ellátási rendszerekbe" - mondja. „Ez az eszköz sárga zászlókat emel; végül az a remény, hogy az általa azonosított embereket közvetlenül skálázható kezelési módokba terelheti. "
Annak ellenére, hogy a tanulmány bizonyos korlátokat tartalmazott, beleértve a megkülönböztető városi mintát, és a korlátozásokat magában a területen - az orvosi dokumentációban nem minden depresszió diagnózis felel meg például a strukturált klinikai interjúk által biztosított aranyszabványnak -, az eredmények újszerű módot kínálnak a feltárásra és kap segítséget a depresszióban szenvedők számára.
Forrás: Stony Brook Egyetem
Kapcsolódó könyvek
at InnerSelf Market és Amazon
