Post di Facebook che usano queste parole possono predire la depressione

Post di Facebook che usano queste parole possono predire la depressione

I ricercatori hanno creato un algoritmo che analizza i post sui social media per trovare i marcatori linguistici per la depressione.

In ogni dato anno, la depressione colpisce oltre il sei per cento della popolazione adulta negli Stati Uniti - alcuni 16 milioni di persone - ma meno della metà riceve il trattamento di cui hanno bisogno.

Analizzando i dati dei social media che gli utenti consenzienti hanno condiviso nei mesi precedenti la diagnosi di depressione, i ricercatori hanno scoperto che il loro algoritmo poteva prevedere con precisione la depressione futura. Gli indicatori della condizione includevano menzioni di ostilità e solitudine, parole come "lacrime" e "sentimenti" e uso di più pronomi in prima persona come "io" e "me".

I risultati appaiono nel Atti della National Academy of Sciences.

Il tuo genoma dei social media

"Ciò che le persone scrivono sui social media e online coglie un aspetto della vita che è molto difficile in medicina e nella ricerca per accedere altrimenti. È una dimensione relativamente inutilizzata rispetto ai marcatori biofisici della malattia ", afferma H. ​​Andrew Schwartz, assistente professore di informatica presso la Stony Brook University e senior paper author. "Condizioni come depressione, ansia e PTSD, per esempio, trovi più segnali nel modo in cui le persone si esprimono in modo digitale."

Per sei anni, i ricercatori del World Well-Being Project (WWBP), con sede presso il Centro di psicologia positiva dell'Università della Pennsylvania e il laboratorio di analisi del linguaggio umano di Stony Brook, hanno studiato come le parole usate dalle persone riflettano i loro sentimenti interiori e il loro contenuto. In 2014, Johannes Eichstaedt, ricercatore fondatore del WWBP e fellow postdottorato alla Penn, ha iniziato a chiedersi se fosse possibile per i social media prevedere gli esiti della salute mentale, in particolare per la depressione.

"I dati dei social media contengono marcatori simili al genoma. Con metodi sorprendentemente simili a quelli usati nella genomica, possiamo combinare i dati dei social media per trovare questi indicatori ", spiega Eichstaedt. "La depressione sembra essere una cosa abbastanza rilevabile in questo modo; cambia davvero l'uso dei social media da parte della gente in un modo che non fa qualcosa come la malattia della pelle o il diabete ".

La scritta è sul muro di Facebook

Piuttosto che fare ciò che avevano fatto gli studi precedenti - reclutare partecipanti che si auto-riferivano di avere depressione - i ricercatori hanno identificato i dati di persone che acconsentivano a condividere gli stati di Facebook e le informazioni di cartelle cliniche elettroniche, quindi hanno analizzato gli stati usando tecniche di apprendimento automatico per distinguere quelli con un diagnosi formale della depressione.


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"Questo è uno dei primi lavori del nostro Registro di Social Mediome del Penn Medicine Center for Digital Health, che unisce i social media con i dati delle cartelle cliniche", dice lo studio coautore Raina Merchant. "Per questo progetto, tutti gli individui sono autorizzati, nessun dato viene raccolto dalla loro rete, i dati sono resi anonimi e i livelli più severi di privacy e sicurezza sono rispettati."

Quasi tutte le persone 1,200 hanno quindi acconsentito a fornire entrambi gli archivi digitali. Di questi, solo le persone 114 avevano una diagnosi di depressione nei loro registri medici. I ricercatori hanno poi confrontato ogni persona con una diagnosi di depressione con cinque che non l'hanno fatto, per fungere da controllo, per un campione totale di persone 683 (escludendo uno per le parole insufficienti negli aggiornamenti di stato). L'idea era di creare uno scenario il più realistico possibile per addestrare e testare l'algoritmo dei ricercatori.

"C'è la percezione che l'uso dei social media non sia buono per la salute mentale di qualcuno, ma potrebbe rivelarsi uno strumento importante per diagnosticare, monitorare e eventualmente curarlo".

"Questo è un problema davvero difficile", dice Eichstaedt. "Se le persone 683 presenti all'ospedale e 15 per cento di loro sono depresse, il nostro algoritmo sarebbe in grado di prevedere quali? Se l'algoritmo dice che nessuno era depresso, sarebbe 85 per cento esatto. "

Per costruire l'algoritmo, i ricercatori hanno ripensato agli aggiornamenti 524,292 su Facebook degli anni precedenti alla diagnosi per ogni individuo con depressione e per lo stesso intervallo di tempo per il controllo. Hanno determinato le parole e le frasi più frequentemente utilizzate, quindi hanno modellato gli argomenti 200 per individuare quelli che hanno definito "marcatori linguistici associati alla depressione". Infine, hanno confrontato in che modo e con quale frequenza i partecipanti depressi rispetto a quelli di controllo hanno utilizzato tale fraseggio.

"Bandiere gialle" per la diagnosi della depressione

Hanno appreso che questi marcatori comprendevano processi emotivi, cognitivi e interpersonali come ostilità e solitudine, tristezza e ruminazione, e potevano predire la depressione futura già tre mesi prima della prima documentazione della malattia in una cartella clinica.

"C'è la percezione che l'utilizzo dei social media non sia buono per la salute mentale di qualcuno, ma potrebbe rivelarsi uno strumento importante per diagnosticare, monitorare e infine curarlo", afferma Schwartz. "Qui, abbiamo dimostrato che può essere utilizzato con i dati clinici, un passo avanti verso il miglioramento della salute mentale con i social media".

Eichstaedt vede il potenziale a lungo termine nell'usare questi dati come una forma di screening non invadente per una diagnosi di depressione. "La speranza è che un giorno questi sistemi di screening possano essere integrati nei sistemi di cura", afferma. "Questo strumento solleva bandiere gialle; alla fine la speranza è che tu possa incanalare direttamente le persone che identifica in modalità di trattamento scalabili ".

Nonostante alcune limitazioni allo studio, incluso un campione urbano distintivo, e limitazioni nel campo stesso - non tutte le diagnosi di depressione in una cartella clinica soddisfano il gold standard che le interviste cliniche strutturate forniscono, per esempio - i risultati offrono un nuovo potenziale modo per scoprire e ottenere aiuto per coloro che soffrono di depressione.

Fonte: Stony Brook University

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