Cercetătorii au creat un algoritm care analizează postările de pe rețelele sociale pentru a găsi markeri lingvistici pentru depresie.

Într-un anumit an, depresia afectează mai mult de șase procente din populația adultă din Statele Unite - aproximativ 16 milioane de persoane - dar mai puțin de jumătate primesc tratamentul de care au nevoie.

Analizând datele din rețelele sociale pe care utilizatorii consimțitori le-au distribuit în lunile care au dus la diagnosticarea depresiei, cercetătorii au descoperit că algoritmul lor ar putea prezice cu precizie depresia viitoare. Printre indicatorii acestei afecțiuni s-au numărat mențiuni de ostilitate și singurătate, cuvinte precum „lacrimi” și „sentimente” și utilizarea mai multor pronume la persoana întâi precum „eu” și „eu”.

Rezultatele apar în documentul Proceedings al Academiei Nationale de Stiinte.

„Genomul” dvs. de pe rețelele sociale

„Ceea ce scriu oamenii în rețelele de socializare și online surprinde un aspect al vieții care este foarte greu de accesat în medicină și cercetare altfel. Este o dimensiune relativ neexploatată în comparație cu markerii biofizici ai bolii ”, spune H. Andrew Schwartz, profesor asistent de informatică la Universitatea Stony Brook și autor principal al lucrării. „Condiții precum depresia, anxietatea și PTSD, de exemplu, găsiți mai multe semnale în modul în care oamenii se exprimă digital”.

Timp de șase ani, cercetătorii din World Well-Being Project (WWBP), cu sediul în Centrul de Psihologie Pozitivă al Universității din Pennsylvania și Laboratorul de analiză a limbajului uman al Stony Brook, studiază modul în care cuvintele pe care le folosesc oamenii reflectă sentimentele lor interioare și satisfacția lor. În 2014, Johannes Eichstaedt, om de știință fondator WWBP și coleg postdoctoral la Penn, a început să se întrebe dacă este posibil ca rețelele sociale să prezică rezultatele sănătății mintale, în special pentru depresie.

„Datele din rețelele sociale conțin markeri asemănători genomului. Cu metode surprinzător de similare cu cele utilizate în genomică, putem piepteni datele din rețelele sociale pentru a găsi acești markeri ”, explică Eichstaedt. „Depresia pare a fi ceva destul de detectabil în acest fel; într-adevăr schimbă modul în care oamenii folosesc rețelele de socializare într-un mod în care ceva de genul bolilor de piele sau diabetului nu o face ”

Scrierea este pe peretele Facebook

În loc să facă ceea ce făcuseră studiile anterioare - recrutează participanți care s-au autodeclarat că au depresie - cercetătorii au identificat date de la persoane care consimt să împărtășească stările Facebook și informații despre înregistrările medicale electronice, apoi au analizat stările folosind tehnici de învățare automată pentru a-i distinge pe cei cu o diagnostic formal de depresie.

„Aceasta este o lucrare timpurie din Registrul nostru de Mediome Social de la Penn Medicine Center for Digital Health, care se alătură rețelelor sociale cu datele din dosarele de sănătate”, spune coautorul studiului Raina Merchant. „Pentru acest proiect, toate persoanele sunt consimțite, nu sunt colectate date din rețeaua lor, datele sunt anonimizate și se respectă cele mai stricte niveluri de confidențialitate și securitate.”

Aproape 1,200 de persoane au consimțit atunci să furnizeze ambele arhive digitale. Dintre acestea, doar 114 persoane au avut un diagnostic de depresie în dosarele lor medicale. Cercetătorii au asociat apoi fiecare persoană cu un diagnostic de depresie cu cinci care nu au făcut, pentru a acționa ca un control, pentru un eșantion total de 683 de persoane (cu excepția uneia pentru cuvinte insuficiente în actualizările de stare). Ideea a fost de a crea un scenariu cât mai realist posibil pentru a antrena și testa algoritmul cercetătorilor.

„Există percepția că utilizarea rețelelor sociale nu este bună pentru sănătatea mintală, dar se poate dovedi a fi un instrument important pentru diagnosticarea, monitorizarea și în cele din urmă tratarea acesteia.”

„Aceasta este o problemă foarte grea”, spune Eichstaedt. „Dacă 683 de persoane se prezintă la spital și 15% dintre ele sunt deprimate, ar putea algoritmul nostru să prezică care dintre ele? Dacă algoritmul spune că nimeni nu a fost deprimat, ar fi 85 la sută exactă ”.

Pentru a construi algoritmul, cercetătorii s-au uitat înapoi la 524,292 actualizări Facebook din anii care au precedat diagnosticul pentru fiecare persoană cu depresie și pentru același interval de timp pentru control. Au determinat cuvintele și expresiile cele mai frecvent utilizate, apoi au modelat 200 de subiecte pentru a analiza ceea ce au numit „markeri de limbă asociați depresiei”. În cele din urmă, au comparat în ce mod și cât de frecvent deprimat versus participanții la control au folosit o astfel de formulare.

„Steaguri galbene” pentru diagnosticarea depresiei

Ei au aflat că acești markeri cuprind procese emoționale, cognitive și interpersonale, cum ar fi ostilitatea și singurătatea, tristețea și ruminarea, și ar putea prezice depresia viitoare chiar cu trei luni înainte de prima documentare a bolii într-un dosar medical.

„Există percepția că utilizarea rețelelor sociale nu este bună pentru sănătatea mintală, dar se poate dovedi a fi un instrument important pentru diagnosticarea, monitorizarea și în cele din urmă tratarea acesteia”, spune Schwartz. „Aici am arătat că poate fi utilizat împreună cu fișele clinice, un pas către îmbunătățirea sănătății mintale cu ajutorul rețelelor sociale”.

Eichstaedt vede potențialul pe termen lung în utilizarea acestor date ca o formă de screening discret pentru un diagnostic de depresie. „Speranța este că într-o zi, aceste sisteme de screening pot fi integrate în sistemele de îngrijire”, spune el. „Acest instrument ridică steaguri galbene; în cele din urmă, speranța este că ați putea direcționa direct persoanele pe care le identifică în modalități de tratament scalabile. ”

În ciuda unor limitări ale studiului, inclusiv a unui eșantion urban distinctiv și a limitărilor în domeniu - nu fiecare diagnostic de depresie dintr-o evidență medicală îndeplinește standardul de aur pe care îl oferă, de exemplu, interviurile clinice structurate - descoperirile oferă o nouă modalitate potențială de a descoperi și obțineți ajutor pentru cei care suferă de depresie.

Sursa: Universitatea Stony Brook

Cărți conexe

at InnerSelf Market și Amazon