Bài đăng trên Facebook có thể tiết lộ ai sẽ mắc bệnh trầm cảm?

Một nhóm các nhà nghiên cứu từ Đại học Pennsylvania và Đại học Stony Brook gần đây đã phát triển một thuật toán mới có thể xác định người dùng Facebook nào sẽ được chẩn đoán mắc bệnh trầm cảm.

Đối với nghiên cứu, các nhà nghiên cứu đã phân tích dữ liệu truyền thông xã hội được chia sẻ bởi người dùng đồng ý trong vài tháng. Dựa trên dữ liệu này, các nhà nghiên cứu đã phát triển một thuật toán có thể dự đoán chính xác chứng trầm cảm trong tương lai.

Các dấu hiệu của trầm cảm bao gồm đề cập đến sự thù địch và cô đơn, những từ như “nước mắt” và “cảm xúc” và sử dụng nhiều đại từ ngôi thứ nhất như “tôi” và “tôi”.

“Những gì mọi người viết trên mạng xã hội và trực tuyến nắm bắt một khía cạnh của cuộc sống mà trong y học và nghiên cứu rất khó tiếp cận,” Tiến sĩ H. Andrew Schwartz, tác giả bài báo cao cấp và điều tra viên chính của Dự án Sức khỏe Thế giới (WWBP) cho biết ).

“Đó là một khía cạnh tương đối chưa được khai thác so với các dấu hiệu bệnh lý sinh học. Ví dụ, khi xem xét các tình trạng như trầm cảm, lo lắng và PTSD, bạn tìm thấy nhiều tín hiệu hơn trong cách mọi người thể hiện bản thân bằng kỹ thuật số. "

Trong sáu năm, WWBP, có trụ sở tại Trung tâm Tâm lý Tích cực của Đại học Pennsylvania và Phòng thí nghiệm Phân tích Ngôn ngữ Con người của Đại học Stony Brook, đã nghiên cứu cách những từ mọi người sử dụng phản ánh cảm xúc nội tâm và sự mãn nguyện.

Vào năm 2014, Johannes Eichstaedt, nhà khoa học nghiên cứu sáng lập WWBP, bắt đầu đặt câu hỏi rằng liệu phương tiện truyền thông xã hội có thể dự đoán kết quả sức khỏe tâm thần, đặc biệt là đối với bệnh trầm cảm hay không.

Eichstaedt giải thích: “Dữ liệu mạng xã hội chứa các điểm đánh dấu tương tự như bộ gen. “Với những phương pháp tương tự một cách đáng ngạc nhiên với những phương pháp được sử dụng trong bộ gen, chúng tôi có thể kết hợp dữ liệu trên mạng xã hội để tìm ra những điểm đánh dấu này. Theo cách này, trầm cảm dường như là một cái gì đó khá dễ phát hiện; nó thực sự thay đổi việc sử dụng mạng xã hội của mọi người theo cách mà một số bệnh như bệnh da liễu hoặc tiểu đường thì không. ”

Eichstaedt và Schwartz đã hợp tác với các đồng nghiệp Robert J. Smith, Raina Merchant, David Asch và Lyle Ungar từ Penn Medicine Center for Digital Health cho nghiên cứu này.

Thay vì tuyển dụng những người tham gia đã tự báo cáo trầm cảm, các nhà nghiên cứu xác định dữ liệu từ những người đồng ý chia sẻ trạng thái trên Facebook và thông tin hồ sơ y tế điện tử, sau đó phân tích các trạng thái bằng kỹ thuật máy học để phân biệt những người có chẩn đoán trầm cảm chính thức.

"Đây là công việc ban đầu từ Cơ quan đăng ký Mediome xã hội của chúng tôi từ Trung tâm Y tế Kỹ thuật số Penn," Merchant nói, "tham gia mạng xã hội với dữ liệu từ hồ sơ sức khỏe. Đối với dự án này, tất cả các cá nhân đều được đồng thuận, không có dữ liệu nào được thu thập từ mạng của họ, dữ liệu được ẩn danh và tuân thủ các mức độ riêng tư và bảo mật nghiêm ngặt nhất ”.

Gần 1.200 người đã đồng ý cho phép các nhà nghiên cứu truy cập vào cả hai kho lưu trữ kỹ thuật số. Trong số này, 114 người có chẩn đoán trầm cảm trong hồ sơ bệnh án.

Sau đó, các nhà nghiên cứu đã so khớp mọi người có chẩn đoán trầm cảm với 5 người không có chẩn đoán như vậy, để hoạt động như một đối chứng, với tổng số 683 người (không bao gồm một người không đủ từ trong cập nhật trạng thái). Mục đích là tạo ra một kịch bản thực tế nhất có thể để đào tạo và kiểm tra thuật toán của các nhà nghiên cứu.

Eichstaedt nói: “Đây là một vấn đề thực sự khó khăn. “Nếu 683 người đến bệnh viện và 15% trong số họ bị trầm cảm, liệu thuật toán của chúng tôi có thể dự đoán những người nào không? Nếu thuật toán cho biết không có ai bị trầm cảm, thì nó sẽ chính xác 85%. "

Để phát triển thuật toán, các nhà nghiên cứu đã xem xét lại 524.292 bản cập nhật Facebook từ những năm dẫn đến chẩn đoán cho từng người tham gia bị trầm cảm và trong cùng khoảng thời gian kiểm soát.

Họ xác định những từ và cụm từ được sử dụng thường xuyên nhất và sau đó lập mô hình 200 chủ đề để tìm ra thứ mà họ gọi là “dấu hiệu ngôn ngữ liên quan đến trầm cảm”. Cuối cùng, họ so sánh cách thức và mức độ thường xuyên bị trầm cảm so với những người tham gia đối chứng đã sử dụng cách nói như vậy.

Họ phát hiện ra rằng những chỉ số này bao gồm các quá trình cảm xúc, nhận thức và giữa các cá nhân như sự thù địch và cô đơn, nỗi buồn và sự suy ngẫm. Những chỉ số đó có thể dự đoán chứng trầm cảm trong tương lai sớm nhất là ba tháng trước khi ghi chép bệnh án đầu tiên vào hồ sơ bệnh án.

Schwartz nói: “Có quan niệm rằng sử dụng mạng xã hội không tốt cho sức khỏe tâm thần của một người, nhưng nó có thể trở thành một công cụ quan trọng để chẩn đoán, theo dõi và cuối cùng là điều trị”.

Các phát hiện được công bố trên tạp chí Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia.

Nguồn: Đại học Pennsylvania