โซเชียลมีเดีย: อัลกอริทึมระบุการโพสต์ Facebook ที่อาการซึมเศร้า

ทุกวันผู้คนโพสต์ความคิดส่วนตัวของพวกเขามากที่สุดบนฟีด Facebook ของพวกเขามอบหมายให้อินเทอร์เน็ตด้วยข้อมูลที่พวกเขาอาจไม่ไว้วางใจต่อบุคคลจริง ในขณะที่โพสต์เหล่านั้นอาจฟังดูไร้ความหมายต่อผู้ใช้คนอื่น แต่ผู้เขียนใหม่ การดำเนินการของ National Academy of Scientists การศึกษาค้นพบว่าพวกเขาเป็นนักร้องดิจิตอลเพื่อขอความช่วยเหลือ ซ่อนอยู่ในภาษาของโพสต์เหล่านี้พวกเขาพบวิธีในการระบุผู้ใช้ที่กำลังดิ้นรนกับภาวะซึมเศร้าแม้ว่าผู้ใช้เองจะยังไม่รู้ก็ตาม

ตอนนี้เมื่อผู้คนใส่ความคิดลงในช่องว่างของ Facebook อัลกอริทึมสามารถฟังเพื่อความหมายในเพลงของพวกเขา กระดาษที่เขียนโดยนักวิทยาศาสตร์คอมพิวเตอร์ Stony Brook University H. Andrew Schwartz, Ph.D. และ University of Pennsylvania โพสต์เอกสาร doc Johannes Eichstaedt, Ph.D. อธิบายว่าอัลกอริธึมใหม่สามารถทำได้อย่างไร ทำนาย การวินิจฉัยภาวะซึมเศร้าในอนาคตโดยการระบุคำและวลีสำคัญบางคำที่ผู้คนใช้ในการอัพเดทสถานะ Facebook

“ อาการซึมเศร้ามีผลหลายแง่มุมในชีวิตของเรา ฉันไม่แน่ใจว่าผู้คนจะเข้าถึงได้มากเท่าที่เป็นเพียงแค่ภาษาออนไลน์เช่นเดียวกับภาษาออฟไลน์มักจะสะท้อนให้เห็นว่าใครเป็นใครหรือเป็นรัฐที่พวกเขาอยู่” Schwartz บอก ผกผัน “ คำที่บ่งบอกถึงภาวะซึมเศร้าบ่งบอกว่าทั้งสองคนเข้าถึงความรู้สึกของพวกเขา แต่ก็มีความแตกต่างในรูปแบบที่ดูน้อยลงเกี่ยวกับการเข้าถึงเช่นการใช้การอ้างอิงตนเองมากขึ้น (‘ฉัน’,) ฉัน’)

พวกเขาทดสอบอัลกอริทึมของพวกเขาโดยการวิเคราะห์โพสต์ Facebook จากผู้ใช้ 683 คนในเขตเมืองใหญ่ซึ่ง 114 คนได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคซึมเศร้าจากแพทย์ โดยเฉพาะอย่างยิ่งพวกเขาวิเคราะห์เนื้อหาของการโพสต์ ก่อน สำหรับการวิเคราะห์ของผู้ใช้แต่ละคนเพื่อประเมินว่าการปรากฏตัวของสื่อโซเชียลของบุคคลนั้นสามารถทำนายได้ว่าใครกำลังดิ้นรนกับภาวะซึมเศร้าอยู่แล้วหรือไม่และเพื่อทดสอบว่าอัลกอริทึมการทำนายภาวะซึมเศร้าทำงานได้จริงหรือไม่

ในบันทึกเหล่านั้นพวกเขาพบการเปลี่ยนแปลงในวิธีการที่บุคคลมีความสุขใช้สื่อสังคมออนไลน์ พวกเขามีแนวโน้มที่จะใช้สรรพนามบุคคลที่หนึ่งมากขึ้น (I, me, me) มากกว่า กว่าผู้ที่ไม่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคซึมเศร้า คนเหล่านี้มักจะบ่นอาการทางกายผ่านโพสต์ของ Facebook โดยทั่วไปใช้คำว่า "เจ็บ" "เหนื่อย" "หัว" และ "ไม่ดี" นอกจากนี้พวกเขาใช้คำเพิ่มเติมที่บ่งบอกถึงการคร่ำครวญเช่น "กลัว" " จิตใจ "และ" กังวล "การคร่ำครวญเป็นเครื่องหมายของความซึมเศร้าที่กำหนดโดยความหลงใหลเกี่ยวกับรายละเอียดที่ในที่สุดนำไปสู่ความวิตกกังวลแบบถาวรและบดขยี้

แต่บางทีการบอกส่วนใหญ่คือข้อเท็จจริงที่ว่าโพสต์จากผู้ใช้ที่มีความกดดันมีแนวโน้มที่จะยาวกว่าโพสต์จากผู้ใช้ที่ไม่ซึมเศร้า ต่อปีผู้ใช้ที่มีภาวะซึมเศร้าเขียนค่าเฉลี่ยของ อีก 1,424 คำ ในทุกโพสต์

เครื่องมือเช่นนี้มีประสิทธิภาพเพราะพวกเขาสามารถป้องกันไม่ให้ผู้คนดิ้นรนอย่างเงียบ ๆ เพื่อป้องกันไม่ให้หัวของพวกเขาหายไปจากน้ำในสื่อสังคมออนไลน์ อัลกอริทึมใหม่ไม่ได้กล่าวถึงคนที่ค่อนข้างไว้วางใจในแพลตฟอร์มอื่นเช่น Twitter หรือ Instagram แต่ Schwartz กล่าวว่าอัลกอริทึมนี้สามารถปรับให้เข้ากับแพลตฟอร์มโซเชียลมีเดียอื่น ๆ ได้เช่นกัน

“ Facebook ถูกใช้บ่อยโดยคนทั่วไปในประชากรของเราดังนั้นมันจึงให้ข้อมูลเพิ่มเติม” เขากล่าว “ ในอีกทางหนึ่งมีวิธีการ 'ปรับ' โมเดลที่สร้างขึ้นบน Facebook กับโดเมนโซเชียลมีเดียอื่น ๆ และเราสามารถฝึกฝนโมเดลตั้งแต่ต้นสำหรับโดเมนนั้นและจากการทำงานที่ผ่านมาฉันคาดหวังว่ามันจะทำงานได้ดีเช่นกัน ”

ตอนนี้พวกเขากำลังยึดติดกับ Facebook เพื่อเพิ่มความแม่นยำ แต่การทดลองนี้แสดงให้เห็นถึงสิ่งหนึ่ง: ผู้คนพูด ใช้อัลกอริธึมเพื่อเข้าใจสิ่งที่พวกเขาพูดจริง ๆ

ความสำคัญ:

ภาวะเศรษฐกิจตกต่ำปิดการใช้งานและรักษาได้ แต่ underdiagnosed ในการศึกษานี้เราแสดงให้เห็นว่าเนื้อหาที่แบ่งปันโดยยินยอมให้ผู้ใช้บน Facebook สามารถคาดการณ์การเกิดภาวะซึมเศร้าในอนาคตในบันทึกทางการแพทย์ของพวกเขา การคาดคะเนภาษาของการกำจัดรวมถึงการอ้างอิงถึงอาการทั่วไป ได้แก่ ความโศกเศร้าความเหงาความเป็นศัตรูการครุ่นคิดและการอ้างอิงตนเองที่เพิ่มขึ้น การศึกษาครั้งนี้ชี้ให้เห็นว่าการวิเคราะห์ข้อมูลโซเชียลมีเดียสามารถนำไปใช้ในการคัดกรองบุคคลที่ได้รับความยินยอมสำหรับภาวะซึมเศร้า นอกจากนี้เนื้อหาสื่อโซเชียลอาจชี้ให้แพทย์เห็นอาการเฉพาะของโรคซึมเศร้า

คุณอาจชอบ: สมองของคุณบนโซเชียลมีเดีย