Navorsers het 'n algoritme geskep wat sosiale media-poste analiseer om taalmarkers vir depressie te vind.
In 'n gegewe jaar raak depressie meer as ses persent van die volwasse bevolking in die Verenigde State - sommige 16 miljoen mense - maar minder as die helfte ontvang die behandeling wat hulle benodig.
Ontleding van sosiale media data wat toestemmende gebruikers gedeel het oor die maande wat lei tot 'n depressiediagnose, het navorsers bevind dat hul algoritme die toekomstige depressie akkuraat kan voorspel. Aanwysers van die toestand het melding gemaak van vyandigheid en eensaamheid, woorde soos "trane" en "gevoelens" en gebruik van meer voornaamlike voornaamwoorde soos "ek" en "ek".
Die bevindings verskyn in die Verrigtinge van die Nasionale Akademie van Wetenskappe.
Jou sosiale media 'genoom'
"Wat mense skryf in sosiale media en aanlyn vang 'n aspek van die lewe wat baie moeilik is in medisyne en navorsing om andersins toegang te verkry. Dit is 'n dimensie wat relatief onbenut is in vergelyking met die biofisiese merkers van siektes, "sê H. Andrew Schwartz, assistent professor in rekenaarwetenskap aan die Stony Brook Universiteit en senior papierskrywer. "Voorwaardes soos depressie, angs en PTSD, byvoorbeeld, vind jy meer seine in die manier waarop mense hulself digitaal uitdruk."
Vir ses jaar het navorsers in die Wêreldwelsynsprojek (WWBP), gebaseer in die Positiewe Psigologie Sentrum van die Universiteit van Pennsilvanië en Stony Brook's Human Language Analysis Lab, gestudeer hoe die woorde wat mense gebruik, hul innerlike gevoelens en tevredenheid weerspieël. In 2014, het Johannes Eichstaedt, WWBP stigter navorsingswetenskaplike en 'n postdoktorale genoot by Penn, begin wonder of dit moontlik was vir sosiale media om geestesgesondheidsuitkomste, veral vir depressie, te voorspel.
"Sosiale media data bevat merkers wat verwant is aan die genoom. Met verrassend soortgelyke metodes as dié wat in genomics gebruik word, kan ons sosiale media-data kombineer om hierdie merkers te vind, "verduidelik Eichstaedt. "Depressie blyk op hierdie manier iets opspoorbaar te wees; dit verander werklik mense se gebruik van sosiale media op 'n manier wat iets soos velsiekte of diabetes nie doen nie. "
Die skrif is op die Facebook-muur
Eerder as om te doen wat vorige studies gedoen het, werf deelnemers aan wat self gerapporteer het dat hulle depressie gehad het. Die navorsers het data geïdentifiseer van mense wat toestemming verleen om Facebook-statusse en elektroniese mediese rekordinligting te deel. Daarna het hulle die status ontleed met behulp van masjienleertegnieke om dié met 'n formele depressiediagnose.
"Dit is vroeë werk van ons mediese mediome-register van die Penn Medisyne Sentrum vir Digitale Gesondheid, wat aansluit by sosiale media met data uit gesondheidsrekords," sê studie mede-outeur Raina Merchant. "Vir hierdie projek word alle individue ingestem, geen data word van hulle netwerk versamel nie, die data is anoniem en die strengste vlakke van privaatheid en sekuriteit word nagekom."
Byna 1,200 mense het toe ingestem om beide digitale argiewe te voorsien. Van hierdie, net 114 mense het 'n diagnose van depressie in hul mediese rekords. Die navorsers het dan elkeen met 'n depressie gediagnoseer met vyf wat nie as 'n beheer vir 'n totale steekproef van 683-mense (uitsluitend een vir onvoldoende woorde binne statusopdaterings) het nie. Die idee was om so realisties 'n scenario as moontlik te maak om die navorsers se algoritme op te lei en te toets.
"Daar is 'n persepsie dat die gebruik van sosiale media nie goed is vir 'n mens se geestesgesondheid nie, maar dit kan blykbaar 'n belangrike instrument wees vir die diagnose, monitering en uiteindelik om dit te behandel."
"Dit is 'n baie moeilike probleem," sê Eichstaedt. "As 683 mense teenwoordig is in die hospitaal en 15 persent van hulle is depressief, kan ons algoritme wat voorspel? As die algoritme sê niemand is depressief nie, sal dit 85 persent akkuraat wees. "
Om die algoritme te bou, het die navorsers teruggekyk na 524,292 Facebook-opdaterings van die jare wat tot diagnose vir elke individu gelei het met depressie en vir dieselfde tydsduur vir die beheer. Hulle het die mees gebruikte woorde en frases bepaal, dan het hulle 200-onderwerpe gemodelleer om te suss uit wat hulle "depressieverwante taalmarkers" genoem het. Ten slotte het hulle vergelyk op watter wyse en hoe dikwels depressief teenoor kontrole-deelnemers sulke frasering gebruik het.
'Geel vlae' vir depressie diagnose
Hulle het geleer dat hierdie merkers emosionele, kognitiewe en interpersoonlike prosesse soos vyandigheid en eensaamheid, hartseer en herkoms insluit, en kan vroegtydig drie maande voor die eerste dokumentasie van die siekte in 'n mediese rekord voorspel.
"Daar is 'n persepsie dat die gebruik van sosiale media nie goed is vir 'n mens se geestesgesondheid nie, maar dit kan dalk 'n belangrike instrument wees vir die diagnose, monitering en uiteindelik om dit te behandel," sê Schwartz. "Hier het ons gewys dat dit gebruik kan word met kliniese rekords, 'n stap in die rigting van die verbetering van geestesgesondheid met sosiale media."
Eichstaedt sien die langtermyn potensiaal in die gebruik van hierdie data as 'n vorm van onopvallende sifting vir 'n depressiediagnose. "Die hoop is dat eendag hierdie siftingstelsels in sorgstelsels geïntegreer kan word," sê hy. "Hierdie instrument verhoog geel vlae; Uiteindelik is die hoop dat u mense direk kan tref wat dit in skaalbare behandelingsmodaliteite identifiseer. "
Ten spyte van die beperkinge op die studie, insluitend 'n kenmerkende stedelike steekproef en beperkinge in die veld self - nie elke depressiediagnose in 'n mediese rekord voldoen aan die goudstandaard wat gestruktureerde kliniese onderhoude verskaf nie, byvoorbeeld - die bevindings bied 'n moontlike nuwe manier om te ontbloot en kry hulp vir diegene wat aan depressie ly.
Bron: Stony Brook Universiteit
verwante Boeke
at InnerSelf Market en Amazon
