毎日、人々は自分のFacebookフィードに自分の最も個人的な考えを投稿し、実際の人には決して自信が持てないかもしれない情報をインターネットに委ねています。これらの投稿は他のユーザーにとっては意味のないノイズのように見えるかもしれませんが、新しい投稿者は 国立科学アカデミー論文集 研究は彼らが助けを求めるデジタルの叫びであることを発見した。これらの投稿の言語に隠されて、彼らはユーザー自身がまだそれを知らない場合でも、うつ病に苦しんでいるユーザーを識別する方法を見つけました。
今、人々が自分の考えをFacebookの無効に投げ入れるとき、アルゴリズムは彼らの黙想の中で意味を聞くことができる。ストーニーブルック大学のコンピューター科学者であるH. Andrew Schwartz博士、およびペンシルバニア大学のポスドクJohannes Eichstaedt博士によって書かれた論文は、新しいアルゴリズムがどのようにできるかについて説明しています。 予測する 将来のうつ病は、人々が自分のFacebookのステータスの更新に使用する特定のキーワードやフレーズを識別することによって診断します。
「うつ病は人生のさまざまな面に影響を及ぼします。シュワルツ氏は、「オフラインの言語と同じように、オンラインの言語と同じくらい多くの人が手を差し伸べるのかどうかはよくわかりません」と語っています。 逆です。 「抑うつを示す言葉は、人々が自分たちの気持ちで手を差し伸べていることを示唆していますが、手を差し伸べることについてはあまり思われないスタイルの違いもあります（自己参照の活用など）。」
彼らは、医療記録が確認したように、最終的には114人が医師によって鬱病と診断された、都市部首都圏の683人のユーザーからのFacebook投稿を分析することによって、彼らのアルゴリズムをテストしました。特に、彼らは行われた投稿の内容を分析しました 前の 各ユーザーの診断に基づいて、ソーシャルメディアの存在が、すでに鬱病に苦しんでいる人を予測できるかどうかを評価し、鬱病予測アルゴリズムが実際に機能したかどうかをテストします。
それらの記録の中で、彼らは意気消沈した個人がソーシャルメディアを使用する方法の変化を発見しました。彼らはより多くの一人称代名詞（私、私、私自身）を使う傾向がありました もっと うつ病と診断されていない人よりも。これらの人々はまた、フェイスブックの投稿を通じて、一般的に「傷ついた」「疲れた」「頭の」「悪い」などの身体的症状を訴えていました。反すうは、最終的には持続的でつぶれた不安につながる細部へのこだわりによって定義されるうつ病のマーカーです。
しかし、おそらく最も言えることは、意気消沈したユーザーからの投稿は、意気消沈していないユーザーからの投稿よりはるかに長い傾向があるという事実です。毎年、意気消沈したユーザーが書いたの平均 1,424他の単語 すべての記事にわたって。
このようなツールは強力です。ソーシャルメディアの匿名性の中で、頭上から水面に頭を保とうと黙って努力している人々を防ぐことができるからです。新しいアルゴリズムでは、TwitterやInstagramのような異なるプラットフォームに自信を持っているとは思わない人々を対象としていません。しかしSchwartz氏は、このアルゴリズムは他のソーシャルメディアプラットフォームにも適用できると述べています。
「Facebookは私たちの人口の中で平均的な人によってずっと頻繁に使用されているので、より多くのデータを提供しました」と彼は言います。 「その一方で、Facebookで構築されたモデルを他のソーシャルメディアドメインに「適応させる」方法があり、そのドメインのモデルを最初からトレーニングすることができます。過去の仕事からも、ほぼ同様に機能すると思います。 」
今のところ、彼らはFacebookにこだわっており、正確さを増しています。しかし、この試運転では1つのことが実証されました。それは人々が話したことです。彼らが言っていることを本当に理解するためにはアルゴリズムが必要でした。
意義：
うつ病は無効になって治療可能ですが、診断が不十分です。本研究では、Facebook上で同意したユーザーによって共有されたコンテンツが彼らの医療記録におけるうつ病の将来の発生を予測できることを示す。抑うつの言語予測には、悲しみ、孤独、敵意、反芻、および自己言及の増加など、典型的な症状への言及が含まれます。この研究は、ソーシャルメディアデータの分析を使用して、同意している個人を鬱病についてスクリーニングすることができることを示唆している。さらに、ソーシャルメディアコンテンツは、臨床医にうつ病の特定の症状を指摘することがあります。
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