Machapisho ya Facebook ambayo hutumia Maneno haya yanaweza kutabiri Unyogovu

Watafiti wameunda algorithm ambayo inachambua machapisho ya media ya kijamii kupata alama za lugha ya unyogovu.

Katika mwaka wowote, unyogovu huathiri zaidi ya asilimia sita ya idadi ya watu wazima huko Merika-watu wapatao milioni 16-lakini chini ya nusu hupata matibabu wanayohitaji.

Kuchambua data ya media ya kijamii ambayo watumiaji wanaokubali walishiriki katika miezi yote inayoongoza kwa utambuzi wa unyogovu, watafiti waligundua algorithm yao inaweza kutabiri kwa usahihi unyogovu wa siku zijazo. Viashiria vya hali hiyo ni pamoja na kutaja uhasama na upweke, maneno kama "machozi" na "hisia," na utumiaji wa viwakilishi zaidi vya mtu wa kwanza kama "mimi" na "mimi."

Matokeo haya yanaonekana kwenye Kesi ya Chuo cha Taifa cha Sayansi.

Mitandao yako ya kijamii 'genome'

"Kile watu huandika kwenye media ya kijamii na mkondoni huonyesha hali ya maisha ambayo ni ngumu sana katika dawa na utafiti kupata njia nyingine. Ni mwelekeo ambao haujafikiwa ikilinganishwa na alama za biophysical ya ugonjwa, "anasema H. ​​Andrew Schwartz, profesa msaidizi wa sayansi ya kompyuta katika Chuo Kikuu cha Stony Brook na mwandishi mwandamizi wa karatasi. "Kwa mfano, hali kama unyogovu, wasiwasi, na PTSD, unapata ishara zaidi kwa njia ambayo watu hujielezea kwa dijiti."

Kwa miaka sita, watafiti wa Mradi wa Ustawi wa Ulimwenguni (WWBP), ulio katika Kituo cha Saikolojia Chanya cha Chuo Kikuu cha Pennsylvania na Maabara ya Uchambuzi wa Lugha ya Binadamu ya Stony Brook, wamekuwa wakisoma jinsi maneno ambayo watu hutumia yanaonyesha hisia zao za ndani na kuridhika. Mnamo 2014, Johannes Eichstaedt, mwanasayansi mwanzilishi wa utafiti na mwenzake huko Penn, alianza kujiuliza ikiwa inawezekana kwa media ya kijamii kutabiri matokeo ya afya ya akili, haswa unyogovu.

innerself subscribe mchoro

"Takwimu za media ya kijamii zina alama sawa na genome. Kwa njia sawa za kushangaza kwa zile zinazotumiwa katika genomics, tunaweza kuchana data ya media ya kijamii kupata alama hizi, "Eichstaedt anaelezea. “Unyogovu unaonekana kuwa kitu kinachoweza kugundulika kwa njia hii; inabadilisha sana matumizi ya watu ya media ya kijamii kwa njia ambayo kitu kama ugonjwa wa ngozi au ugonjwa wa kisukari haufanyi. ”

Uandishi uko kwenye ukuta wa Facebook

Badala ya kufanya kile tafiti za awali zilikuwa zimefanya - kuajiri washiriki ambao waliripoti kuwa walikuwa na unyogovu-watafiti waligundua data kutoka kwa watu wanaokubali kushiriki hadhi za Facebook na habari za elektroniki za matibabu, kisha wakachambua hadhi hizo kwa kutumia mbinu za ujifunzaji wa mashine kutofautisha wale walio na utambuzi rasmi wa unyogovu.

"Hii ni kazi ya mapema kutoka kwa Msajili wetu wa Jamii kutoka kwa Kituo cha Dawa cha Penn cha Afya ya Dijiti, ambayo inajiunga na media ya kijamii na data kutoka kwa rekodi za afya," anasema mwandishi mwenza wa utafiti Raina Merchant. "Kwa mradi huu, watu wote wamekubaliwa, hakuna data inayokusanywa kutoka kwa mtandao wao, data haijulikani, na viwango vikali vya faragha na usalama vinazingatiwa."

Karibu watu 1,200 kisha wakakubali kutoa nyaraka zote za dijiti. Kati ya hawa, watu 114 tu walikuwa na utambuzi wa unyogovu katika rekodi zao za matibabu. Watafiti kisha walilinganisha kila mtu na utambuzi wa unyogovu na watano ambao hawakufanya, kama udhibiti, kwa sampuli ya jumla ya watu 683 (ukiondoa moja ya maneno ya kutosha ndani ya sasisho za hali). Wazo lilikuwa kuunda hali halisi iwezekanavyo kufundisha na kujaribu algorithm ya watafiti.

"Kuna maoni kwamba kutumia media ya kijamii sio nzuri kwa afya ya akili, lakini inaweza kuwa zana muhimu ya kugundua, kufuatilia, na mwishowe kuitibu."

"Hili ni shida ngumu sana," Eichstaedt anasema. "Ikiwa watu 683 watafika hospitalini na asilimia 15 kati yao wamefadhaika, je! Algorithm yetu ingeweza kutabiri ni yapi? Ikiwa hesabu hiyo inasema hakuna mtu aliyefadhaika, itakuwa sahihi kwa asilimia 85. "

Ili kujenga algorithm, watafiti waliangalia nyuma katika sasisho 524,292 za Facebook kutoka miaka inayoongoza kwa kugunduliwa kwa kila mtu na unyogovu na kwa muda huo huo wa udhibiti. Waliamua maneno na vishazi vilivyotumiwa mara nyingi, kisha wakaiga mada 200 ili kukomesha kile walichokiita "alama za lugha zinazohusiana na unyogovu." Mwishowe, walilinganisha kwa njia gani na mara ngapi washiriki walio na unyogovu dhidi ya kudhibiti walitumia maneno kama hayo.

'Bendera za manjano' kwa utambuzi wa unyogovu

Walijifunza kwamba alama hizi zilikuwa na michakato ya kihemko, utambuzi, na ya kibinadamu kama uhasama na upweke, huzuni na uvumi, na wangeweza kutabiri unyogovu wa siku za usoni mapema kama miezi mitatu kabla ya nyaraka za kwanza za ugonjwa huo kwenye rekodi ya matibabu.

"Kuna maoni kwamba kutumia media ya kijamii sio nzuri kwa afya ya akili ya mtu, lakini inaweza kuwa zana muhimu ya kugundua, kufuatilia, na mwishowe kuitibu," Schwartz anasema. "Hapa, tumeonyesha kuwa inaweza kutumika na rekodi za kliniki, hatua ya kuboresha afya ya akili na media ya kijamii."

Eichstaedt anaona uwezo wa muda mrefu katika kutumia data hizi kama aina ya uchunguzi wa unobtrusive wa utambuzi wa unyogovu. "Matumaini ni kwamba siku moja, mifumo hii ya uchunguzi inaweza kuunganishwa katika mifumo ya utunzaji," anasema. “Zana hii inainua bendera za manjano; mwishowe tumaini ni kwamba unaweza kuelekeza moja kwa moja watu ambao huwatambulisha katika njia mbaya za matibabu. ”

Licha ya mapungufu kadhaa ya utafiti, pamoja na sampuli tofauti ya mijini, na mapungufu katika uwanja wenyewe - sio kila uchunguzi wa unyogovu katika rekodi ya matibabu unakidhi kiwango cha dhahabu ambacho mahojiano ya kliniki yaliyopewa hutoa, kwa mfano - matokeo hayo yanatoa njia mpya ya kufunua na kupata msaada kwa wale wanaougua unyogovu.

chanzo: Chuo Kikuu cha Stony Brook

Vitabu kuhusiana

at InnerSelf Market na Amazon