Чи можуть повідомлення в Facebook виявити, у кого розвиватиметься депресія?

Команда дослідників з Університету Пенсільванії та Університету Стоні Брук нещодавно розробила новий алгоритм, який зміг визначити, у кого з користувачів Facebook буде діагностована депресія.

Для дослідження вчені протягом декількох місяців аналізували дані соціальних медіа, якими користувачі погоджувались. На основі цих даних дослідники розробили алгоритм, який може точно передбачити майбутню депресію.

Показниками депресії були згадки про ворожість та самотність, такі слова, як „сльози” та „почуття”, а також використання таких займенників від першої особи, як „я” та „я”.

"Те, що люди пишуть у соціальних мережах та в Інтернеті, фіксує аспект життя, до якого дуже важко отримати доступ у медицині та дослідженнях", - сказав д-р Х. Ендрю Шварц, старший автор доповіді та головний дослідник Всесвітнього проекту добробуту (WWBP) ).

«Це вимір, який є відносно невикористаним порівняно з біофізичними маркерами хвороби. Наприклад, враховуючи такі стани, як депресія, тривога та ПТСР, ви виявляєте більше сигналів у способі самовираження людей цифровим способом ”.

Вже шість років WWBP, що базується в Центрі позитивної психології Університету Пенсільванії та Лабораторії аналізу людської мови Університету Стоні Брук, вивчає, як слова, які вживають люди, відображають внутрішні почуття та задоволеність.

У 2014 році Йоханнес Айхштадт, засновник наукового дослідження WWBP, почав сумніватися, чи можливо соціальним медіа прогнозувати результати психічного здоров'я, особливо при депресії.

"Дані соціальних мереж містять маркери, подібні до геному", - пояснює Айхштадт. «Завдяки напрочуд подібним методам, що використовуються в геноміці, ми можемо поєднати дані соціальних мереж, щоб знайти ці маркери. Депресія, здається, є щось цілком помітне таким чином; це насправді змінює використання людьми соціальних медіа таким чином, що щось на зразок шкірних захворювань чи діабету не робить ".

Для цього дослідження Айхстадт і Шварц об'єдналися з колегами Робертом Дж. Смітом, Рейною Мерчант, Девідом Ашем та Лайлом Унгаром з Пеннського медичного центру цифрового здоров'я.

Замість того, щоб набирати учасників, які самостійно повідомляли про депресію, вчені виявили дані людей, які погоджувались ділитися статусами Facebook та електронною інформацією про медичні записи, а потім аналізували статуси, використовуючи методи машинного навчання, щоб розрізнити тих, хто має офіційний діагноз депресії.

«Це перша робота нашого Реєстру соціальних медіом від Пеннського медичного центру цифрового здоров’я, - заявила Мерчант, - яка об’єднує соціальні мережі із даними з медичних записів. У цьому проекті всі особи отримують згоду, дані їх мережі не збираються, дані анонімізуються та дотримуються найсуворіших рівнів конфіденційності та безпеки ".

Близько 1200 людей дали згоду на те, щоб дозволити дослідникам отримати доступ до обох цифрових архівів. З них 114 людей мали діагноз депресії у своїй медичній документації.

Потім дослідники зіставили кожну людину з діагнозом депресія з п’ятьма, у кого такого діагнозу не було, щоб виступити контролем для загальної вибірки в 683 людини (виключаючи одну за недостатньо слів при оновленні статусу). Метою було створити якомога реалістичніший сценарій підготовки та перевірки алгоритму дослідників.

"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 ".

Для розробки алгоритму дослідники оглянули 524 292 оновлення Facebook за роки, що призвели до діагностики для кожного учасника з депресією, і за той самий проміжок часу для контролю.

Вони визначили найбільш часто вживані слова та фрази, а потім змоделювали 200 тем, щоб висвітлити те, що вони назвали "мовними маркерами, пов'язаними з депресією". Нарешті, вони порівняли, яким чином та як часто учасники депресії проти контролю використовували такі фрази.

Вони виявили, що ці показники включають емоційні, когнітивні та міжособистісні процеси, такі як ворожість та самотність, смуток та румінація. Ці показники 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, - сказав Шварц, - але це може виявитись важливим інструментом для діагностики, контролю та врешті-решт лікування".

Висновки опубліковані в журналі Праці Національної академії наук.

Джерело: Університет Пенсільванії