该Twitter算法比训练有素的专业人员更好地预测精神疾病

社交媒体的更令人惊讶和令人沮丧的使用之一是在Facebook Live上自杀。尽管自杀的原因很复杂,但仅仅威胁通常是为了寻求帮助,接受

社交媒体的更令人惊讶和令人沮丧的使用之一是在Facebook Live上自杀。尽管自杀的原因很复杂,但仅仅威胁通常是为了帮助,接受或认可的呼声。在我在急诊室担任患者监护仪的两年中,我发现大多数试图谋生的人想要一双耳朵,比其他任何人都多听他们的问题。

但是,很难根据社交媒体习惯评估一个人的现实。那些吐出硫酸化修辞的人通常很容易平易近人。我们无法阅读屏幕上的单词的变形和气质,或者考虑到该人可能只是过得糟糕的一天。

也就是说,社交媒体可能是有患精神健康障碍风险的人的有力指标,这是科学报告中的一项新研究。哈佛大学心理学系安德鲁·里斯(Andrew Reece)领导的团队收集了204个人的Twitter数据。其中,有105人患有抑郁症,控制了99名健康受试者。然后,团队使用监督的学习算法来查看语言变化是否预测了临床抑郁症。

答案是肯定的。沮丧的患者在诊断中使用了更多的词,例如死亡,否,也从未使用过较少的积极词(例如快乐,海滩和照片)。

图4.抑郁单词档图揭示了抑郁症(5.98)和健康(6.11)参与者之间观察到的Twitter幸福感的贡献。在第3列中,( – )表示相对负面的单词,(+)表示相对较正的词,既相对较好的词,均相对于所有健康推文的平均幸福感。向上(向下)箭头表明抑郁级的类别(少)使用了单词。左侧(右)的单词在沮丧阶级的幸福感中减少(增加)。 [学分:Andrew G. Reece等。 ]第二组PF 174 Twitter用户也得到了研究。其中,有63人患有PTSD。同样,语言的变化表明他们可能会被诊断出来。

这些结果并不完美。在这两种情况下,都有一个预先选择的Twitter用户,其健康与不健康的比例紧密,这并不能反映整个社会。此外,许多沮丧的人或患有PTSD的人不使用社交媒体。根据这些缺点,很难获得公司数量。

也就是说,Reece和他的团队正在从类似的预警系统中借用这种预测模型,以解决难以检测的癌症,疾病暴发和区域饮食健康问题。成瘾和自杀念头等疾病已经通过社交媒体进行了研究。虽然这种使用公共数据检测潜在认知障碍的趋势是新的,但可以更快地检测和治疗帮助。

Reece和Team认为,他们已经发现,即使不是预测抑郁症和PTSD的银色子弹,至少比迄今为止开发的更光彩:

我们的发现强烈支持这样的说法,即计算方法可以有效筛选抑郁症和PTSD指标的Twitter数据。我们的方法比受过训练的卫生专业人员的表现更早地确定了这些心理健康状况,并且比以前的计算方法更为精确。与当前的抑郁症和焦虑症的增长,尤其是在青少年中,这是一个特别脆弱的群体,现在已经完全成长在社交媒体上,这种预测工具可能被证明是疗法的宝贵来源,并恢复了前进。

斯坦福大学研究员Katharina Lix告诉数字趋势:“我们希望我们的研究最终将有助于改善心理保健,例如预防性筛查。” “我们可以想象临床医生在患者的初步评估期间使用该技术作为支持工具,前提是患者已同意以这种方式使用其社交媒体数据。但是,在我们达到这一点之前,需要使用代表普通人群的更多人来验证该技术。我们要强调,该技术的任何现实应用都必须仔细考虑道德和隐私问题。”

德里克(Derek)是整体运动的作者:训练您的大脑和身体以寻求最佳健康。他总部位于洛杉矶,正在撰写一本有关精神消费主义的新书。在Facebook和Twitter上保持联系。

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