Kas Facebooki postitused võivad paljastada, kes depressiooni arendab?
Pennsylvania ülikooli ja Stony Brooki ülikooli teadlaste rühm töötas hiljuti välja uue algoritmi, mis suutis tuvastada, millistel Facebooki kasutajatel diagnoositakse depressioon.
Uuringu jaoks analüüsisid teadlased sotsiaalmeedia andmeid, mida nõustuvad kasutajad jagasid mitu kuud. Nende andmete põhjal töötasid teadlased välja algoritmi, mis võiks täpselt ennustada tulevast depressiooni.
Depressiooni näitajate hulka kuulusid vaenulikkus ja üksindus, sõnad nagu “pisarad” ja “tunded” ning rohkem esimese isiku asesõnade nagu “mina” ja “mina” kasutamist.
"See, mida inimesed sotsiaalmeedias ja Internetis kirjutavad, haarab elu aspekti, millele on meditsiinil ja teadusuuringutel muul viisil väga raske juurde pääseda," ütles dr. Andrew Andrew Schwartz, vanemtöötaja ja ülemaailmse heaolu projekti (WWBP) uurija ).
"See on mõõde, mis on võrreldes biofüüsikaliste haigusmarkeritega suhteliselt kasutamata. Arvestades näiteks selliseid seisundeid nagu depressioon, ärevus ja PTSD, leiate rohkem signaale inimeste digitaalses väljendusviisis. "
Kuus aastat on Pennsylvania ülikooli positiivse psühholoogia keskuses ja Stony Brooki ülikooli inimkeele analüüsilaboris asuv WWBP uurinud, kuidas inimeste kasutatavad sõnad peegeldavad sisetunnet ja rahulolu.
2014. aastal hakkas WWBP asutaja teadlane Johannes Eichstaedt kahtlema, kas sotsiaalmeedial on võimalik ennustada vaimse tervise tulemusi, eriti depressiooni puhul.
"Sotsiaalmeedia andmed sisaldavad genoomiga sarnaseid markereid," selgitab Eichstaedt. „Üllatavalt sarnaste meetoditega, mida kasutatakse genoomikas, saame nende markerite leidmiseks kammida sotsiaalmeedia andmeid. Depressioon näib olevat sel viisil midagi üsna tuvastatavat; see muudab inimeste sotsiaalmeedia kasutamist tõesti nii, nagu midagi sellist nagu nahahaigus või diabeet. "
Eichstaedt ja Schwartz tegid selles uuringus koostööd kolleegide Robert J. Smithi, Raina Merchanti, David Aschi ja Lyle Ungariga Penni meditsiinikeskusest.
Selle asemel, et värvata osalejaid, kes olid ise teatanud depressioonist, tuvastasid teadlased andmed inimestelt, kes olid nõus jagama Facebooki olekuid ja elektroonilist tervisekontrolli teavet, ning analüüsisid seejärel staatusi masinõppevõtete abil, et eristada neid, kellel on ametlik depressioonidiagnoos.
"See on meie sotsiaalse meediumi registri varajane töö Penni meditsiinikeskusest digitaalse tervise jaoks," ütles Merchant, "mis ühendab sotsiaalmeediat terviseandmete andmetega. Selle projekti jaoks on nõus kõik inimesed, nende võrgustikust andmeid ei koguta, andmed on anonüümsed ning järgitakse kõige rangemat privaatsuse ja turvalisuse taset. ”
Ligi 1200 inimest andsid teadlastele juurdepääsu mõlemale digitaalsele arhiivile. Neist 114 inimesel oli meditsiinidokumentides depressiooni diagnoos.
Seejärel sobitasid teadlased kõik depressioonidiagnoosiga inimesed viie inimesega, kellel sellist diagnoosi polnud, kontrollimiseks tegutsemiseks kokku 683 inimesest koosnevas valimis (välja arvatud üks, kui olekuvärskendustes ei olnud piisavalt sõnu). Eesmärk oli luua võimalikult realistlik stsenaarium teadlaste algoritmi koolitamiseks ja testimiseks.
"See on tõesti raske probleem," ütleb Eichstaedt. "Kui 683 inimest viibib haiglas ja 15 protsenti neist on depressioonis, kas meie algoritm suudaks ennustada, millised? Kui algoritm ütleb, et keegi pole depressioonis, oleks see 85 protsenti täpne. ”
Algoritmi väljatöötamiseks vaatasid teadlased tagasi 524 292 Facebooki värskendust aastatest, mis viisid diagnoosini iga depressioonis osaleja ja sama ajavahemiku jooksul kontrolli all.
Nad tegid kindlaks kõige sagedamini kasutatavad sõnad ja fraasid ning modelleerisid seejärel 200 teemat, et välja ajada seda, mida nad nimetasid “depressiooniga seotud keelemärkideks”. Lõpuks võrreldi, kuidas ja kui sageli masendunud versus kontroll osalejad sellist fraasi kasutasid.
Nad leidsid, et need näitajad hõlmasid emotsionaalseid, kognitiivseid ja inimestevahelisi protsesse, nagu vaenulikkus ja üksindus, kurbus ja mäletsejad. Need näitajad võiksid ennustada tulevast depressiooni juba kolm kuud enne haiguse esmakordset dokumenteerimist haiguslehel.
"On arusaam, et sotsiaalmeedia kasutamine pole inimese vaimse tervise jaoks hea," ütles Schwartz, "kuid see võib osutuda oluliseks vahendiks selle diagnoosimiseks, jälgimiseks ja lõpuks raviks."
Tulemused avaldatakse ajakirjas Rahvusliku Teaduste Akadeemia toimetised.
Allikas: Pennsylvania ülikool
