Social Media: Algorithmus identifiziert Facebook-Posts, die diese Depression auslösen

Jeden Tag veröffentlichen die Menschen ihre persönlichsten Gedanken auf ihren Facebook-Feeds und übermitteln dem Internet Informationen, die sie möglicherweise niemals einer tatsächlichen Person anvertrauen. Während diese Beiträge für andere Benutzer als sinnloses Rauschen erscheinen können, geben die Autoren einen neuen an Verfahren der National Academy of Scientists Studie stellte fest, dass es sich um digitale Hilferufe handelte. Verborgen in der Sprache dieser Posts fanden sie einen Weg, um Benutzer zu identifizieren, die mit Depressionen zu kämpfen haben, selbst wenn die Benutzer selbst dies noch nicht wissen.

Nun, wenn Menschen ihre Gedanken in die Leere von Facebook werfen, kann ein Algorithmus in ihren Überlegungen auf Bedeutung hören. In dem Artikel, geschrieben vom Informatiker der Stony Brook University, Dr. H. Andrew Schwartz, und dem Postdoktoranden Johannes Eichstaedt von der University of Pennsylvania, wird beschrieben, wie ein neuer Algorithmus funktionieren kann vorhersagen Zukünftige Depressionsdiagnosen, indem bestimmte Schlüsselwörter und Phrasen identifiziert werden, die Menschen in ihren Facebook-Statusaktualisierungen verwenden.

„Depressionen wirken sich auf viele Aspekte des Lebens aus. Ich bin nicht so sicher, dass die Leute so viel erreichen wollen, da es sich bei dieser Online-Sprache genauso wie bei der Offline-Sprache oft um die Person handelt, in der sie sich befinden oder in welchem ​​Zustand sie sich befinden “, erzählt Schwartz Inverse "Die Worte, die auf Depressionen hindeuten, deuten an, dass die Menschen ihre Gefühle ansprechen, es gibt jedoch auch Unterschiede im Stil, bei denen es weniger darum geht, nach außen zu greifen, wie zum Beispiel eine stärkere Verwendung von Selbstbezug (" Ich "," Ich ")."

Sie testeten ihren Algorithmus, indem sie die Facebook-Posts von 683 Nutzern in einem städtischen Ballungsgebiet analysierten, von denen 114 schließlich von Ärzten mit Depression diagnostiziert wurden, wie die Krankenakte bestätigte. Sie analysierten insbesondere den Inhalt der erstellten Beiträge vorher Auf die Diagnose jedes Benutzers sollte geprüft werden, ob die Präsenz sozialer Medien in einer Person vorhersagen kann, wer bereits mit Depressionen zu kämpfen hat, und zu testen, ob der Algorithmus zur Depressionsvorhersage wirklich funktioniert hat.

In diesen Aufzeichnungen fanden sie Veränderungen in der Art und Weise, wie depressive Personen soziale Medien nutzen. Sie neigten dazu, mehr Ichpronomen zu verwenden (ich, ich, ich selbst). Mehr als diejenigen, die nicht mit Depression diagnostiziert wurden. Diese Leute beklagten sich auch häufig über körperliche Symptome in Facebook-Posts. Sie verwendeten häufig Wörter wie „verletzt“, „müde“, „Kopf“ und „schlecht“. Außerdem verwendeten sie mehr Wörter, die auf Wiederkäuen hindeuteten, wie „Angst“. Verstand ist ein Marker für Depression, der durch Besessenheit über Details definiert wird, die schließlich zu anhaltender und unterdrückender Angst führen.

Am interessantesten ist aber vielleicht die Tatsache, dass die Beiträge von depressiven Nutzern in der Regel viel länger waren als die von nicht depressiven Nutzern. Depressive Nutzer schrieben pro Jahr durchschnittlich 1.424 weitere Wörter über alle Beiträge.

Werkzeuge wie dieses sind mächtig, weil sie verhindern können, dass Menschen, die sich stumm darum bemühen, ihren Kopf über Wasser zu halten, in der Anonymität sozialer Medien verloren gehen. Der neue Algorithmus spricht nicht Personen an, die sich lieber einer anderen Plattform wie Twitter oder Instagram anvertrauen. Schwartz sagt jedoch, dass dieser Algorithmus auch an andere Social Media-Plattformen angepasst werden kann.

"Facebook wird von der Durchschnittsbevölkerung in unserer Bevölkerung viel häufiger verwendet, sodass mehr Daten zur Verfügung gestellt wurden", sagt er. „Auf der anderen Seite gibt es Methoden, um ein auf Facebook basierendes Modell an andere Social-Media-Domänen anzupassen und wir könnten ein Modell von Grund auf für diese Domäne ausbilden, und aus früheren Arbeiten würde ich erwarten, dass es fast genauso gut funktioniert. ”

Im Moment halten sie sich an Facebook, um die Genauigkeit zu erhöhen. Aber dieser Probelauf zeigt eines: Die Leute haben gesprochen. Es brauchte nur einen Algorithmus, um wirklich zu verstehen, was sie sagten.

Bedeutung:

Depressionen sind behindernd und behandelbar, aber unterdiagnostiziert. In dieser Studie zeigen wir, dass der Inhalt, den die Nutzer auf Facebook teilen, ein zukünftiges Auftreten von Depressionen in ihren Krankenakten vorhersagen kann. Sprache, die Depression prognostiziert, umfasst Hinweise auf typische Symptome wie Traurigkeit, Einsamkeit, Feindseligkeit, Wiederkäuen und vermehrte Selbstreferenz. Diese Studie legt nahe, dass eine Analyse von Social-Media-Daten verwendet werden könnte, um einwilligende Personen auf Depressionen zu untersuchen. Darüber hinaus können Social-Media-Inhalte Kliniker auf bestimmte Depressionssymptome hinweisen.

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