Депрессию вскоре можно будет диагностировать по... вашим обновлениям в Facebook

Существует множество научных статей и исследовательских работ, в которых показана связь между использованием социальных сетей и развитием психических заболеваний. Но что если те же соцсети можно будет использовать для диагностики случаев депрессии еще до того, как человек обратится за помощью к специалистам?

Обновления в соцсетях

Оказывается, ваши обновления в Instagram и Facebook могут быть удивительно хорошим показателем того, страдаете ли вы от депрессии. Ученые из Университета Стоуни Брук и Университета Пенсильвании изобрели алгоритм, который использует язык «Фейсбука» для прогнозирования диагноза депрессии у пользователей.

«То, что люди пишут в социальных сетях, фиксирует тот аспект их жизни, к которому очень тяжело получить доступ в медицине и исследованиях», - сказал в своем заявлении Эндрю Шварц, автор исследования, ученый из Университета Стоуни Брук. «Это измерение относительно не задействовано, по сравнению с биофизическими маркерами болезни. Симптомы таких расстройств, как депрессия, беспокойство и ПТСР, например, можно намного чаще обнаружить в том, как человек выражает себя в своем профиле Instagram и Facebook.

Новый алгоритм

Статья с описанным в ней новым алгоритмом была опубликована «Трудах Национальной академии наук». Этот алгоритм был построен с использованием 524292 обновлений на Facebook. Часть этих обновлений сделали пользователи, у которых позже была диагностирована депрессия. Исследователи выделили наиболее часто используемые слова и фразы и разделили их на 200 тем, чтобы определить так называемые «связанные с депрессией языковые маркеры». Это позволило сравнивать языки депрессивной и контрольной группы, чтобы выявить между ними закономерности.

Чтобы проверить свое изобретение, исследователи проанализировали содержание сообщений 683 пользователей «Фейсбука». Из них у 114 пользователей Facebook уже была диагностирована депрессия. Ученые обнаружили, что алгоритм может идентифицировать этих людей благодаря определенным языковым маркерам. Фактически, способность алгоритма прогнозировать депрессию была на одном уровне с традиционными методами, которые используют врачи во время обследования.

«Данные в социальных сетях содержат маркеры, сходные с геномикой», - объяснил Йоханнес Эйхштадт, автор исследования из Университета Пенсильвании. «Поскольку наши методы удивительно похожи на те, которые используются в геномике, мы можем анализировать данные в соцсетях, чтобы найти эти маркеры. По-видимому, депрессия – это одно из тех расстройств, которое можно диагностировать таким образом».

Языковые маркеры

Связанные с эмоциональными, когнитивными и межличностными процессами (включая враждебность, одиночество, размышления и печаль) языковые маркеры могут помочь предсказать депрессию за три месяца до официального диагноза. Предыдущее исследование показало (и алгоритм это подтвердил), что люди с депрессией чаще используют местоимения первого лица единственного числа, такие как я, мой и меня. Они также чаще использовали слова, связанные с подавленным настроением (слезы, плач, боль), одиночеством (скучаю), враждебностью (ненавижу), тревогой (боюсь, беспокоюсь) и размышлениями (думаю).

Длинные посты

Люди, у которых позже была диагностирована депрессия, также чаще других публиковали более длинные посты, причем их среднее число в год составляло на 1424 слова больше, чем у контрольной группы. Однако, в отличие от предыдущих исследований, алгоритм не обнаружил, что депрессивные пользователи чаще делают публикации в определенное время дня.

«Существует мнение, что использование социальных сетей плохо влияет на наше психическое здоровье», - добавил Шварц. «Но они могут оказаться важным инструментом для диагностики, мониторинга и, в конечном счете, лечения психических расстройств».

Нашли нарушение? Пожаловаться на содержание

Статья закончилась. Вопросы остались?
Комментарии 0
Подписаться
Я хочу получать
Правила публикации
Редактирование комментария возможно в течении пяти минут после его создания, либо до момента появления ответа на данный комментарий.