По статусам в Facebook можно выявить ранние признаки депрессии

В начале октября в научном журнале Proceedings of the National Academy of Sciences были опубликованы результаты исследования языка, используемого в статусах Facebook, с целью выявления признаков депрессии. По словам исследователей, их метод может помочь находить людей, которым требуется психологическая поддержка и постановка диагноза.

Связь между общением в Facebook и психическим здоровьем изучается вот уже много лет — и зачастую без согласия пользователей. Четыре года назад ученые из Facebook и Корнеллского университета провели скандальное исследование распространения эмоциональных состояний в соцсети, в котором использовались данные более половины миллиона пользователей Facebook без их ведома. Не так давно компания Cambridge Analytica использовала добытые нечестным образом данные 87 миллионов пользователей Facebook для разработки персональных профилей и продажи таргетированной рекламы. Несмотря на все эти скандалы, многие ученые продолжают пользоваться данными пользователей Facebook, не уведомляя их о том, для чего будет использоваться их информация.

Фото: Unsplash

«Мы все больше убеждаемся в том, что поведение людей в сети можно проанализировать с помощью алгоритмов машинного обучения точно так же, как и любые другие данные», — считает психолог Пенсильванского университете Йоханнес Эйхштедт, один из авторов научной работы и основатель организации World Well-Being Project, которая исследует, как используемые в соцсетях слова отражают психологическое состояние говорящего.

Для своего исследования Эйхштедту и его коллегу потребовался доступ к аккаунтам в социальных сетях и электронным медицинским карточкам. За 26 месяцев ученые обратились к 11 тысячам пациентам скорой помощи в Филадельфии и попросили у них поделиться данными своих медицинских карточек и историей обновления статусов в Facebook за последние семь лет.

1200 пациентов согласились помочь в исследовании. В карточках 114 из них были записи о депрессии. Ежегодно каждый шестой американец сталкивается с этим психическим расстройством. Чтобы воспроизвести эту статистику в исследованиях, ученые сравнили данные каждого пользователя с депрессией с пятью людьми, у которых не было такого диагноза. В итоге в финальный список участников исследования вошло 684 пациента. С помощью записей в Facebook, которых накопилось более половины миллиона, исследователи определили самые популярные слова и фразы и разработали алгоритм, который умеет выявлять языковые маркеры, связанные с депрессивным состоянием.

Ученые обнаружили, что люди с депрессией чаще употребляют слово «я», а за несколько месяцев до возникновения психического расстройства больше используют слова, связанные с одиночеством и враждебностью. Исследователи научили алгоритм определять такие языковые закономерности, чтобы с его помощью можно было предсказывать депрессию еще за три месяца до постановки официального диагноза.

Информация о том, что люди в депрессии чаще используют личные местоимения первого лица и единственного числа, совпадают с находками предыдущих научных работ. Однако это первое исследование, в котором речь в Facebook сравнивается с данными медицинских карточек. «Это довольно серьезный шаг вперед, — считает Матиас Мель, психолог Аризонского университета. — Однако прогнозы еще далеки от идеала». Вероятность точного определения симптомов депрессии выше, чем шансы на ошибку, однако ее недостаточно, чтобы алгоритм мог заменить формальную диагностику.

«Безответственно было бы утверждать с помощью нашего алгоритма, что этот человек в депрессии, а этот нет», — согласен Эйхштедт. По его мнению, инструмент скорее можно использовать для поиска людей, которым необходимо обратиться за более традиционными (и более дорогими) средствами диагностирования. Также ученый добавил, что следующие исследования нужно провести с более разнообразной аудиторией (в его эксперименте приняли участие в основном женщины-афроамериканки).

При этом необходимо, чтобы люди добровольно давали доступ к своим страницам в социальных сетях и медицинским данным. По словам Эйхштедта, для точного прогнозирования понадобится и другая информация, например, о частоте сердечного ритма, активности пациента и качестве его сна.

Источник.

Материалы по теме:

Компьютер научился определять депрессию по фотографиям в Instagram

Facebook знает, когда у вас начнутся романтические отношения, за 100 дней до их старта

Обратная сторона YouTube: почему перегорают видеоблогеры

Если ИИ будет думать, как человек, он впадет в депрессию