Tavsiye, 2020

Editörün Seçimi

Alerjik reaksiyonları nasıl tedavi edersiniz?
Yoga metabolik sendromu yönetmede nasıl yardımcı olabilir?
Doğum yaptıktan sonra ne kadar zamanda hamile kalıyorsunuz?

Depresyon tahmininde Facebook kullanımı

Yeni araştırma, risk altındaki kişilerde depresyon tanısını öngörmek için yarım milyondan fazla Facebook durum güncellemesi kullanıyor.


Facebook yayınlarınız depresyon geliştirip geliştirmeyeceğinizi tahmin edebilir.

Depresyon, ABD'deki en yaygın zihinsel sağlık sorunlarından biridir ve 16 milyondan fazla yetişkin yaşamlarında en az bir büyük depresif dönem geçirmiştir.

Dünya Sağlık Örgütü (WHO), dünya çapında tek kutuplu depresif bozuklukların 2030 yılına kadar "küresel hastalık yükünün önde gelen nedeni" olacağını tahmin ediyor.

Bununla birlikte, şu anda, durum özellikle gençler ve erkekler arasında, yetersiz bir şekilde teşhis edilmeye devam etmektedir.

Yeni araştırma, sosyal medya tarafından sağlanan bilgileri kullanarak, depresyon için daha iyi tarama ve tanı araçları yaratmaya yardımcı olmayı amaçlamaktadır.

Ortak olarak Johannes Eichstaedt liderliğindeki araştırmacılar, Philadelphia, PA'da Dünya Sağlık Projesi'nde (WWBP) araştırma uzmanı ve WWBP'nin baş araştırmacısı H. Andrew Schwartz'ı kabul etmiş, sosyal medya verilerini rıza gösteren kullanıcıların analizinde bir algoritma kullanmışlardır. ve depresyonu öngörebilecek dilsel ipuçları ortaya çıkardı.

Takım bulgularını dergide yayınladı Ulusal Bilimler Akademisi Bildiriler Kitabı. Johannes Eichstäedt makalenin ilk yazarıdır.

Yarım milyon Facebook gönderisini analiz etmek

Eichstäedt ve arkadaşları, Facebook durum güncellemelerini ve elektronik tıbbi kayıtlarını sağlamayı kabul eden yaklaşık 1.200 kişinin verilerini analiz etti. Bu katılımcılardan sadece 114'ünde depresyon öyküsü vardı.

Çalışma ortak yazarı Raina Merchant, “Bu proje için tüm bireyler onayladı, ağlarından hiçbir veri toplanmadı, veriler anonim hale getirildi ve en katı gizlilik ve güvenlik seviyelerine uyulduğunu” söyledi.

Daha sonra, yaşamlarında depresyon tanısı alan her kişi için araştırmacılar, sahip olmayan beş kontrol ile eşleşti. Bu şekilde araştırmacılar 683 kişiyle eşleşti.

Bilim adamları bilgiyi bir algoritmaya aktardılar. Toplamda, Eichstäedt ve meslektaşları, hem depresyon öyküsü olan hem de yapmayanlardan 524.292 Facebook durum güncellemesini analiz etti.

Güncellemeler, depresyon teşhisine kadar olan ve depresyonsuz katılımcılar için benzer bir süre boyunca geçen yıllardan toplanmıştır.

Araştırmacılar 200 konu üzerinde modellenerek araştırmacılar "üzüntü, yalnızlık, düşmanlık, ruminasyon ve artan öz referans" gibi duygusal ve bilişsel ipuçlarını gösteren bir dizi depresyonla ilişkili dil belirleyicisini belirlediler. "Ben" veya "ben" gibi birinci şahıs zamirlerinin kullanılması.

Eichstäedt ve ekibi depresyon hastalarının kontrolleri ile karşılaştırıldığında bu belirteçleri ne sıklıkla kullandıklarını incelemeye devam ettiler.

Depresyon tanı aracı olarak sosyal medya

Araştırmacılar, dilsel belirteçlerin, kişiyi resmi bir tanı almadan 3 ay öncesine kadar depresyonun "anlamlı" bir doğrulukla tahmin edebileceğini buldular.

Yazarlar, "Bireylerin sosyal medya aracılığıyla göze çarpmayan depresyon değerlendirmesi, mevcut tarama ve izleme prosedürlerine ölçeklendirilebilir bir tamamlayıcı olarak uygulanabilir hale gelebilir" yazar.

Çalışmanın ilk yazarı da bulgular üzerine, "Umut, bir gün bu tarama sistemlerinin bakım sistemlerine entegre edilebilmesidir."

Eichstaedt, "Bu araç sarı bayraklar yükseltir; nihayetinde umut, doğrudan tanıdığı insanları ölçeklenebilir tedavi yöntemlerine yönlendirmenizdir."

Araştırmacı, sosyal medya algoritmalarını bir DNA analizi ile karşılaştırmaya devam ediyor. Eichstäedt, "Sosyal medya verileri genomun benzeri belirteçler içeriyor" diyor.

“Genomikte kullanılanlara şaşırtıcı şekilde benzer yöntemlerle, bu belirteçleri bulmak için sosyal medya verilerini birleştirebiliriz. Depresyon bu şekilde oldukça tespit edilebilir bir şey gibi görünüyor; insanların sosyal medyayı cilt hastalığı veya benzeri bir şekilde kullanmalarını gerçekten değiştiriyor gibi görünüyor. diyabet yok. "

“Sosyal medya tanı koymak, izlemek ve sonunda tedavi etmek için önemli bir araç olabilir. Burada, sosyal medya ile zihinsel sağlığın iyileştirilmesine yönelik bir adım olan klinik kayıtlarla kullanılabileceğini gösterdik.”

H. Andrew Schwartz

Popüler Kategoriler

Top