Korištenje Facebooka za predviđanje depresije
Novo istraživanje koristi preko pola milijuna ažuriranja statusa na Facebooku za predviđanje dijagnoze depresije kod ljudi u riziku.
Depresija je jedan od najrasprostranjenijih problema mentalnog zdravlja u Sjedinjenim Državama, jer je preko 16 milijuna odraslih doživjelo barem jednu veliku depresivnu epizodu u životu.
Svjetska zdravstvena organizacija (WHO) procjenjuje da će unipolarni depresivni poremećaji biti "vodeći uzrok globalnog tereta bolesti" do 2030. godine.
Trenutno je, međutim, stanje i dalje nedovoljno dijagnosticirano, posebno među mladima i muškarcima.
Novo istraživanje ima za cilj pomoći u stvaranju boljih alata za probir i dijagnostiku za depresiju pomoću podataka koje pružaju društvene mreže.
Istraživači, koje je zajedno vodio Johannes Eichstaedt, utemeljitelj istraživač na Svjetskom projektu blagostanja (WWBP) u Philadelphiji, PA, i H. Andrew Schwartz, glavni istražitelj WWBP-a, koristili su algoritam za analizu podataka na društvenim mrežama od korisnika koji su pristali i odabrao jezične znakove koji bi mogli predvidjeti depresiju.
Tim je svoja otkrića objavio u časopisu Zbornik Nacionalne akademije znanosti. Johannes Eichstaedt prvi je autor članka.
Analizirajući pola milijuna objava na Facebooku
Eichstaedt i kolege analizirali su podatke od gotovo 1.200 ljudi koji su se složili pružiti ažuriranja svog statusa na Facebooku i svoje elektroničke zdravstvene kartone. Od tih sudionika, samo 114 je imalo povijest depresije.
Koautorica studije Raina Merchant kaže: "Za ovaj su projekt svi pojedinci pristali, podaci se ne prikupljaju iz njihove mreže, podaci su anonimni i poštuju se najstrože razine privatnosti i sigurnosti."
Zatim, za svaku osobu koja je u životu dobila dijagnozu depresije, istraživači su pronašli još pet kontrola koje to nisu učinile. Na taj su način istraživači pronašli 683 osobe.
Znanstvenici su podatke uložili u algoritam. Ukupno su Eichstaedt i kolege analizirali 524.292 ažuriranja statusa na Facebooku i od ljudi koji su imali povijest depresije i od onih koji nisu.
Ažuriranja su prikupljena iz godina koja su dovela do dijagnoze depresije i za slično razdoblje za sudionike bez depresije.
Modeliranjem razgovora o 200 tema, istraživači su utvrdili niz takozvanih jezičnih biljega povezanih s depresijom, koji su prikazivali emocionalne i kognitivne znakove, uključujući "tugu, usamljenost, neprijateljstvo, preživljavanje i povećanu autoreferenciju" - što je povećana upotreba zamjenica u prvom licu, poput "ja" ili "ja".
Eichstaedt i tim nastavili su ispitivati koliko su često ljudi s depresijom koristili ove markere, u usporedbi s kontrolama.
Društveni mediji kao alat za dijagnozu depresije
Istraživači su otkrili da bi jezični biljezi mogli predvidjeti depresiju sa „značajnom“ točnošću do 3 mjeseca prije nego što osoba dobije formalnu dijagnozu.
"Neupadljiva procjena depresije putem društvenih mreža osoba koje pristaju mogu postati izvedive kao skalabilna nadopuna postojećim postupcima pregleda i praćenja", zaključuju autori.
Prvi autor studije također komentira nalaze, rekavši: "Nada se da će se jednog dana ti sustavi za probir moći integrirati u sustave skrbi."
„Ovaj alat podiže žute zastave; na kraju je nada da biste mogli izravno usmjeriti ljude koje identificira u skalabilne modalitete liječenja ”, nastavlja Eichstaedt.
Istraživač nastavlja uspoređivati njihov algoritam društvenih mreža s DNK analizom. "Podaci na društvenim mrežama sadrže markere srodne genomu", kaže Eichstaedt.
„Iznenađujuće sličnim metodama onima koje se koriste u genomici, možemo kombinirati podatke društvenih mreža kako bismo pronašli ove markere. Čini se da je depresija na ovaj način nešto sasvim uočljivo; to stvarno mijenja upotrebu društvenih mreža na način na koji to ne čini nešto poput kožne bolesti ili dijabetesa. "
“[Društveni mediji] mogu se pokazati važnim alatom za dijagnosticiranje, praćenje i na kraju liječenje. Ovdje smo pokazali da se može koristiti s kliničkim evidencijama, korak prema poboljšanju mentalnog zdravlja pomoću društvenih mreža. "
H. Andrew Schwartz
