Bruke Facebook for å forutsi depresjon
Ny forskning bruker over en halv million Facebook-statusoppdateringer for å forutsi depresjonsdiagnoser hos utsatte.
Depresjon er et av de mest utbredte psykiske helseproblemene i USA, med over 16 millioner voksne som har opplevd minst en større depressiv episode i løpet av livet.
Verdensomspennende anslår Verdens helseorganisasjon (WHO) at unipolare depressive lidelser vil være "den viktigste årsaken til den globale sykdomsbyrden" innen 2030.
For tiden er imidlertid tilstanden fortsatt underdiagnostisert, spesielt blant unge mennesker og menn.
Ny forskning har som mål å bidra til å skape bedre screening- og diagnostiske verktøy for depresjon ved å bruke informasjonen fra sosiale medier.
Forskere, ledet av Johannes Eichstaedt, grunnlegger av forsker ved World Well-Being Project (WWBP) i Philadelphia, PA, og H. Andrew Schwartz, en hovedforsker av WWBP, brukte en algoritme for å analysere sosiale medier fra samtykkende brukere. og plukket ut språklige signaler som kan forutsi depresjon.
Teamet publiserte sine funn i tidsskriftet Proceedings of the National Academy of Sciences. Johannes Eichstaedt er den første forfatteren av avisen.
Analyserer en halv million Facebook-innlegg
Eichstaedt og kollegaer analyserte data fra nesten 1200 mennesker som var enige om å gi sine Facebook-statusoppdateringer og deres elektroniske medisinske journaler. Av disse deltakerne hadde bare 114 en historie med depresjon.
Studie medforfatter Raina Merchant sier: "For dette prosjektet har alle individer [gitt] samtykke, ingen data blir samlet inn fra deres nettverk, dataene er anonymisert, og de strengeste nivåene av personvern og sikkerhet blir fulgt."
For hver person som hadde fått en diagnose av depresjon i livet, matchet forskerne ytterligere fem kontroller som ikke hadde gjort det. På denne måten matchet forskerne 683 personer.
Forskerne matet informasjonen inn i en algoritme. Totalt analyserte Eichstaedt og kolleger 524 292 Facebook-statusoppdateringer fra både personer som hadde en historie med depresjon og fra de som ikke gjorde det.
Oppdateringene ble samlet fra årene frem til diagnosen depresjon og i en lignende periode for depresjonsfrie deltakere.
Ved å modellere samtaler om 200 emner, bestemte forskerne en rekke såkalte depresjonsassosierte språkmarkører, som avbildet emosjonelle og kognitive signaler, inkludert "tristhet, ensomhet, fiendtlighet, drøvtygging og økt selvreferanse" - det er en økt bruk av førstepersonspronomen, for eksempel “jeg” eller “meg”.
Eichstaedt og team fortsatte å undersøke hvor ofte personer med depresjon brukte disse markørene, sammenlignet med kontroller.
Sosiale medier som depresjonsdiagnostisk verktøy
Forskerne fant at de språklige markørene kunne forutsi depresjon med "betydelig" nøyaktighet opptil 3 måneder før personen mottok en formell diagnose.
"Diskret vurdering av depresjon gjennom sosiale medier for samtykkende individer kan bli gjennomførbar som et skalerbart supplement til eksisterende screening- og overvåkingsprosedyrer," konkluderer forfatterne.
Studiens første forfatter kommenterer også funnene og sa: "Håpet er at disse screeningsystemene en dag kan integreres i pleiesystemer."
“Dette verktøyet hever gule flagg; etter hvert er håpet at du direkte kan trakte mennesker det identifiserer til skalerbare behandlingsmetoder, fortsetter Eichstaedt.
Forskeren fortsetter med å sammenligne deres sosiale medier-algoritme med en DNA-analyse. "Sosiale mediedata inneholder markører som ligner på genomet," sier Eichstaedt.
“Med overraskende lignende metoder som de som brukes i genomikk, kan vi kamme data fra sosiale medier for å finne disse markørene. Depresjon ser ut til å være noe ganske påviselig på denne måten; det endrer virkelig folks bruk av sosiale medier på en måte som noe som hudsykdom eller diabetes ikke gjør. "
“[Sosiale medier] kan vise seg å være et viktig verktøy for å diagnostisere, overvåke og til slutt behandle det. Her har vi vist at den kan brukes med kliniske poster, et skritt mot å forbedre mental helse med sosiale medier.
H. Andrew Schwartz
