Дослідники створили алгоритм, який аналізує публікації в соціальних мережах, щоб знайти лінгвістичні маркери депресії.

У будь-який рік депресія вражає більше шести відсотків дорослого населення Сполучених Штатів - близько 16 мільйонів людей, - але менше половини отримують необхідне лікування.

Аналізуючи дані соціальних медіа, якими користувачі, що погоджуються, ділилися протягом кількох місяців до діагностики депресії, дослідники виявили, що їх алгоритм може точно передбачити майбутню депресію. Показники стану включали згадки про ворожість та самотність, такі слова, як «сльози» та «почуття», а також використання таких займенників від першої особи, як «я» та «я».

Результати з'являються в Праці Національної академії наук.

Ваш геном у соціальних мережах

«Те, що люди пишуть у соціальних мережах та в Інтернеті, фіксує аспект життя, до якого в медицині та дослідженнях важко отримати доступ інакше. Це порівняно невикористаний вимір порівняно з біофізичними маркерами хвороби », - говорить Х. Ендрю Шварц, доцент кафедри інформатики Університету Стоні Брук і старший автор доповіді. "Наприклад, такі стани, як депресія, тривога та ПТСР, виявляють більше сигналів у способі цифрового вираження людей"

Протягом шести років дослідники Всесвітнього проекту добробуту (WWBP), який базується в Центрі позитивної психології Університету Пенсільванії та Лабораторії аналізу людської мови Стоні Брука, вивчають, як слова, які використовують люди, відображають їх внутрішні почуття та задоволеність. У 2014 році Йоханнес Айхштадт, засновник WWBP і докторант в Пенні, почав замислюватися, чи можливо соціальним медіа передбачати результати психічного здоров'я, особливо для депресії.

«Дані соціальних мереж містять маркери, подібні до геному. Використовуючи напрочуд подібні методи до тих, що використовуються в геноміці, ми можемо поєднувати дані соціальних мереж, щоб знайти ці маркери », - пояснює Айхштадт. «Депресія, схоже, є щось цілком помітне таким чином; це насправді змінює використання людьми соціальних медіа таким чином, щоб щось на зразок шкірних захворювань чи діабету не змінювалося ".

Напис на стіні Facebook

Замість того, щоб робити те, що було зроблено в попередніх дослідженнях - набирати учасників, які самостійно заявляли про свою депресію, - дослідники виявили дані людей, які погоджувались ділитися статусами Facebook та інформацією електронних медичних записів, а потім аналізували статуси, використовуючи методи машинного навчання, щоб відрізнити тих, хто має діагноз формальної депресії.

"Це рання робота нашого Реєстру соціальних медіом від Пеннського медичного центру цифрового здоров'я, який об'єднує соціальні мережі із даними з медичних записів", - каже співавтор дослідження Райна Мерчант. "У цьому проекті всі особи отримують згоду, дані з їх мережі не збираються, дані анонімізуються та дотримуються найсуворіших рівнів конфіденційності та безпеки".

Потім майже 1,200 людей дали згоду на надання обох цифрових архівів. З них лише 114 людей мали діагноз депресії у своїй медичній документації. Потім дослідники зіставили кожну людину з діагнозом депресія з п’ятьма, хто цього не зробив, щоб виступити контролем для загальної вибірки в 683 людини (виключаючи одну за недостатню кількість слів при оновлення статусу). Ідея полягала в тому, щоб створити якомога реалістичніший сценарій підготовки та перевірки алгоритму дослідників.

"Існує думка, що використання соціальних медіа не є корисним для психічного здоров'я людини, але це може виявитись важливим інструментом для діагностики, контролю та врешті-решт лікування".

"Це справді важка проблема", - говорить Айхстадт. “Якщо 683 людини перебувають у лікарні і 15 відсотків з них страждають від депресії, чи міг би наш алгоритм передбачити, які саме? Якби алгоритм сказав, що ніхто не зазнав депресії, це було б на 85 відсотків точно ".

Щоб побудувати алгоритм, дослідники оглянули 524,292 200 оновлення Facebook за роки, що передували діагностиці для кожної людини з депресією, і за той самий проміжок часу для контролю. Вони визначили найбільш часто вживані слова та фрази, а потім змоделювали XNUMX тем, щоб визначити, що вони називають "мовними маркерами, пов'язаними з депресією". Нарешті, вони порівняли, яким чином та як часто учасники депресії проти контролю використовували такі фрази.

"Жовті прапори" для діагностики депресії

Вони дізналися, що ці маркери включають емоційні, когнітивні та міжособистісні процеси, такі як ворожість і самотність, смуток і журбання, і можуть передбачити майбутню депресію вже за три місяці до першого документування хвороби в медичній картці.

"Існує думка, що використання соціальних медіа не є корисним для психічного здоров'я людини, але це може виявитись важливим інструментом для діагностики, контролю та врешті-решт лікування", - говорить Шварц. "Тут ми показали, що його можна використовувати з клінічними записами, кроком до поліпшення психічного здоров'я за допомогою соціальних мереж".

Ейхштедт бачить довгостроковий потенціал у використанні цих даних як форми ненав’язливого скринінгу для діагностики депресії. "Сподіваємося, що одного разу ці скринінгові системи можуть бути інтегровані в системи догляду", - говорить він. «Цей інструмент піднімає жовті прапори; врешті-решт сподіваємося, що ви можете безпосередньо спрямувати людей, яких вона ідентифікує, на масштабовані способи лікування ".

Незважаючи на деякі обмеження дослідження, включаючи виразну міську вибірку, та обмеження у самій галузі - не кожен діагноз депресії в медичній картці відповідає золотому стандарту, який пропонують, наприклад, структуровані клінічні інтерв'ю, - результати пропонують потенційний новий спосіб виявлення і отримати допомогу для тих, хто страждає на депресію.

джерело: Університет Стоні Брук

Суміжні книги

at InnerSelf Market і Amazon