Publicațiile de pe Facebook pot dezvălui cine va dezvolta depresia?

O echipă de cercetători de la Universitatea din Pennsylvania și Universitatea Stony Brook a dezvoltat recent un nou algoritm care a reușit să identifice utilizatorii Facebook care ar fi diagnosticați cu depresie.

Pentru studiu, cercetătorii au analizat datele de pe rețelele sociale partajate de utilizatorii care au acceptat timp de câteva luni. Pe baza acestor date, cercetătorii au dezvoltat un algoritm care ar putea prezice cu precizie viitoarea depresie.

Indicatorii depresiei au inclus mențiuni de ostilitate și singurătate, cuvinte precum „lacrimi” și „sentimente” și utilizarea mai multor pronume la persoana întâi precum „eu” și „eu”.

„Ceea ce scriu oamenii în social media și online surprinde un aspect al vieții care este foarte greu de accesat în medicină și cercetare în alt mod”, a spus dr. H. Andrew Schwartz, autor principal al lucrării și investigator principal al World Well-Being Project (WWBP) ).

„Este o dimensiune relativ neexploatată în comparație cu markerii biofizici ai bolii. Având în vedere condiții precum depresia, anxietatea și PTSD, de exemplu, găsiți mai multe semnale în modul în care oamenii se exprimă digital ”.

Timp de șase ani, WWBP, cu sediul la Centrul de psihologie pozitivă al Universității din Pennsylvania și Laboratorul de analiză a limbajului uman al Universității Stony Brook, studiază modul în care cuvintele pe care le folosesc oamenii reflectă sentimentele interioare și mulțumirea.

În 2014, Johannes Eichstaedt, om de știință fondator WWBP, 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”, explică Eichstaedt. „Cu metode surprinzător de similare cu cele utilizate în genomică, putem piepteni datele din rețelele sociale pentru a găsi acești markeri. 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 al diabetului nu o face ”.

Eichstaedt și Schwartz au făcut echipă cu colegii Robert J. Smith, Raina Merchant, David Asch și Lyle Ungar de la Penn Medicine Center for Digital Health pentru acest studiu.

În loc să recruteze participanți care au avut auto-raportată depresie, cercetătorii au identificat date de la persoanele care acceptă să împărtășească starea Facebook și informațiile electronice din dosarul medical, apoi au analizat stările folosind tehnici de învățare automată pentru a-i distinge pe cei cu diagnostic formal de depresie.

„Aceasta este o lucrare timpurie din Registrul nostru de Mediome Social de la Penn Medicine Center for Digital Health”, a spus Merchant, „care se alătură rețelelor sociale cu datele din fișele medicale. 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 fost de acord să permită cercetătorilor să acceseze ambele arhive digitale. Dintre acestea, 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 avut un astfel de diagnostic, pentru a acționa ca un control, pentru un eșantion total de 683 de persoane (cu excepția unuia pentru cuvinte insuficiente în actualizările de stare). Scopul a fost de a crea un scenariu cât mai realist posibil pentru a antrena și testa algoritmul cercetătorilor.

„Aceasta este o problemă foarte grea”, spune Eichstaedt. „Dacă 683 de persoane se prezintă la spital și 15% dintre acestea 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 dezvolta algoritmul, cercetătorii au analizat înapoi 524.292 actualizări Facebook din anii care au condus la diagnosticarea fiecărui participant cu depresie și pentru același interval de timp pentru control.

Au identificat cuvintele și expresiile cele mai frecvent utilizate și apoi au modelat 200 de subiecte pentru a elimina 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.

Au descoperit că acești indicatori cuprindeau procese emoționale, cognitive și interpersonale, cum ar fi ostilitatea și singurătatea, tristețea și ruminarea. Acești indicatori ar putea prezice depresia viitoare încă 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”, a spus Schwartz, „dar se poate dovedi un instrument important pentru diagnosticarea, monitorizarea și, în cele din urmă, tratarea acesteia”.

Constatările sunt publicate în jurnal Lucrările Academiei Naționale de Științe.

Sursa: Universitatea din Pennsylvania