Social Media: Algorithm identifica i post di Facebook che la depressione reale

Ogni giorno, le persone postano i loro pensieri più personali sui loro feed di Facebook, affidando a Internet informazioni che non potrebbero mai confidare a una persona reale. Mentre questi post possono sembrare un rumore privo di significato per gli altri utenti, gli autori di un nuovo Atti della National Academy of Scientists lo studio ha scoperto che erano grida digitali di aiuto. Nascosti nella lingua di questi post, hanno trovato un modo per identificare gli utenti alle prese con la depressione, anche se gli stessi utenti non lo sanno ancora.

Ora, quando le persone gettano i loro pensieri nel vuoto di Facebook, un algoritmo può ascoltare il significato delle loro riflessioni. Il documento, scritto dall'informatico di informatica Stony Brook University, H. Andrew Schwartz, Ph.D., e dal docente all'Università della Pennsylvania Johannes Eichstaedt, Ph.D., descrive come un nuovo algoritmo può predire diagnosi future della depressione identificando alcune parole chiave e frasi che le persone usano nei loro aggiornamenti di stato di Facebook.

"La depressione influisce su molti aspetti della propria vita. Non sono così sicuro che la gente tocchi tanto quanto solo quella lingua online, proprio come la lingua offline, spesso riflette chi è o lo stato in cui si trova ", dice Schwartz Inverso. "Le parole indicative della depressione suggeriscono sia che le persone stiano cercando di capire come si sentono, ma ci sono anche differenze di stile che sembrano meno rivolte, come un maggiore uso di auto-riferimento (" io "," me ")."

Hanno testato il loro algoritmo analizzando i post di Facebook di 683 utenti in un'area metropolitana urbana, 114 dei quali alla fine sono stati diagnosticati con la depressione da parte dei medici, come confermato dai record medici. In particolare, hanno analizzato il contenuto dei post realizzati precedente alla diagnosi di ciascun utente per valutare se la presenza dei social media di una persona potrebbe prevedere chi stava già lottando contro la depressione e per verificare se l'algoritmo di previsione della depressione funzionasse davvero.

In quei documenti, hanno trovato cambiamenti nel modo in cui le persone depresse usavano i social media. Tendevano ad usare più pronomi in prima persona (io, io, me stesso) Di Più rispetto a quelli a cui non è stata diagnosticata la depressione. Queste persone spesso si lamentavano anche dei sintomi fisici attraverso i post di Facebook, usando comunemente parole come "ferito", "stanco", "testa" e "cattivo". Inoltre, usavano più parole che indicavano ruminazione, come "paura", " mente "e" preoccupazione ". La ruminazione è un indicatore di depressione definito dall'ossessione per i dettagli che alla fine porta a un'ansia persistente e schiacciante.

Ma forse il più significativo è il fatto che i post degli utenti depressi tendevano ad essere molto più lunghi di quelli degli utenti non depressi. Ogni anno, gli utenti depressi hanno scritto una media di 1.424 parole in più attraverso tutti i post.

Strumenti come questo sono potenti perché possono impedire alle persone che silenziosamente lottano per tenere la testa fuori dall'acqua perdersi nell'anonimato dei social media. Il nuovo algoritmo non si rivolge alle persone che preferiscono affidarsi a una piattaforma diversa, come Twitter o Instagram. ma Schwartz dice che questo algoritmo può essere adattato anche ad altre piattaforme di social media.

"Facebook è usato molto più frequentemente dalla persona media nella nostra popolazione, quindi ha fornito più dati", dice. "D'altra parte, ci sono metodi per" adattare "un modello creato su Facebook ad altri domini dei social media e potremmo addestrare un modello da zero per quel dominio e, dal lavoro passato, mi aspetterei che funzionasse altrettanto bene. ”

In questo momento, stanno attaccando a Facebook, cercando di aumentare la precisione. Ma questa prova dimostra una cosa: le persone hanno parlato. Ci è voluto un algoritmo per capire veramente cosa stavano dicendo.

Significato:

La depressione è disabilitabile e curabile, ma sottodiagnosticata. In questo studio, mostriamo che il contenuto condiviso dagli utenti consenzienti su Facebook può predire un evento futuro di depressione nelle loro cartelle cliniche. Il linguaggio predittivo della depressione include riferimenti a sintomi tipici, tra cui tristezza, solitudine, ostilità, ruminazione e aumento dell'autoreferenziazione. Questo studio suggerisce che un'analisi dei dati dei social media potrebbe essere utilizzata per esaminare gli individui consenzienti per la depressione. Inoltre, il contenuto dei social media può indicare ai medici sintomi specifici di depressione.

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