Ученые рассказали, можно ли диагностировать депрессию по статусам в социальных сетях

Мы думаем, что мы сами выбираем то, чем мы делимся в социальных сетях, но, согласно новым исследованиям, мы делимся больше, чем думаем, включая наше психическое здоровье.
 
Используя алгоритмы, исследовательская группа недавно проанализировала данные пользователей Twitter, чтобы узнать, можно ли ее использовать для прогнозирования депрессии и ПТСР у пользователей, и группа обнаружила, что примерно в 9 раз из 10, предсказания, сделанные их алгоритмами, были правильными.
 
Группа исследователей проанализировала данные Twitter от 204 человек, где 105 из них были с клинической депрессией и 99 без нее. Исследователи обнаружили, что подавленные люди использовали меньше слов, которые были оценены как положительные, например «счастливый», «пляж» и «фотография», и больше негативные, такие как «смерть», «нет» и «никогда».
 
Чтобы получить результаты, исследователи использовали два разных типа моделей. Одна из них, называемая классификатором, научилась отделять записи здоровых и депрессивных пользователей Twitter (или, альтернативно, здоровых пользователей и пользователей, страдающих от ПТСР). Вторая модель научилась определять показатели этих состояний психического здоровья, когда они возникали с течением времени.
 
"Используя модель последнего типа, исследователи смогли нарисовать временные рамки начала, продолжительности и восстановления депрессии, основанные только на языке людей, используемых в их твитах", - говорит Эндрю Рис, исследователь из Гарвардского университета, который был соавтором исследования.
 
Примечательно, что алгоритмический подход часто обнаруживал признаки ПТСР и депрессии за многие месяцы до клинического диагноза. Несмотря на это, еще предстоит сделать много исследований. Исследователи выбрали только твиты, опубликованные до даты первого диагноза субъектов, чтобы исключить возможное влияние, которое может оказать клинический диагноз на то, как некоторые люди изображают себя в социальных сетях.
 
«Будущие итерации нашей работы должны будут определить, может ли этот алгоритмический подход надежно отображать проблемы психического здоровья у населения в целом, - говорит Рис, - Мы еще не на этой стадии, но мы думаем, что это хорошее начало».