Sociālie mediji: algoritms identificē Facebook ziņojumus, kas ir slaveni depresija

$config[ads_kvadrat] not found

Arī pusaudžiem ir depresija! - Marija Svetina

Arī pusaudžiem ir depresija! - Marija Svetina
Anonim

Katru dienu cilvēki ievieto savas personīgākās domas savā Facebook plūsmā, uzticot internetu informācijai, ko viņi nekad nevar uzticēt kādai personai. Lai gan šie amati var šķist bezjēdzīgi trokšņi citiem lietotājiem, jaunā autori Nacionālā zinātnieku akadēmija Pētījums atklāja, ka viņi ir digitāli cries par palīdzību. Šo amatu valodā ir slēpts veids, kā atrast lietotājus, kas cīnās ar depresiju, pat ja paši lietotāji to vēl nezina.

Tagad, kad cilvēki nodod savas domas uz Facebook tukšumu, algoritms var klausīties par to nozīmi savā mūzikā. Stony Brook University datorzinātnieka H. Andrew Schwartz, Ph.D. un Pensilvānijas universitātes doktora Johannes Eichstaedt, Ph.D., rakstā aprakstīts, kā var notikt jauns algoritms prognozēt nākotnes depresijas diagnozes, nosakot konkrētus atslēgas vārdus un frāzes, ko cilvēki izmanto savā Facebook statusa atjauninājumā.

“Depresija ietekmē daudzus dzīves aspektus. Es neesmu tik pārliecināts, ka cilvēki ir sasnieguši tik daudz, cik tas ir tikai tas, ka tiešsaistes valoda, tāpat kā bezsaistes valoda, bieži vien atspoguļo to, kurš tas ir, vai valsts, kurā viņi atrodas, ”Schwartz stāsta Apgrieztā. “Depresiju apliecinošie vārdi liek domāt gan par to, ka cilvēki saskaras ar to, kā viņi jūtas, bet arī ir atšķirīgas stila atšķirības, kas, šķiet, ir mazāk svarīgas, piemēram, plašāka pašierakstīšanās (“ I ”,“ me ”) izmantošana.”

Viņi pārbaudīja savu algoritmu, analizējot Facebook ziņas no 683 lietotājiem pilsētas metropoles rajonā, no kuriem 114 beidzot tika diagnosticēti ar ārstu depresiju, kā apstiprināja medicīniskie dati. Jo īpaši viņi analizēja veikto amatu saturu iepriekš katra lietotāja diagnozei, lai novērtētu, vai personas sociālā medija klātbūtne varētu paredzēt, kurš jau cīnās ar depresiju, un pārbaudīt, vai depresijas prognozēšanas algoritms patiešām darbojas.

Šajos ierakstos viņi atrada izmaiņas depresijas indivīdu sociālajos medijos. Viņiem bija tendence izmantot vairāk pirmās personas vietniekvārdus (es, es, es) vairāk nekā tiem, kuriem nebija diagnosticēta depresija. Šie cilvēki arī bieži sūdzējās par fiziskiem simptomiem, izmantojot Facebook ziņojumus, parasti lietojot tādus vārdus kā "ievainots", "noguris", "galva" un "slikts". Turklāt viņi izmantoja vairāk vārdus, kas norādīja, ka, piemēram, "nobijies", " prāts, ”un“ jāuztraucas ”. Trauksme ir depresijas marķieris, ko nosaka apsēstība par detaļām, kas galu galā noved pie ilgstošas ​​un saspiešanas trauksmes.

Bet varbūt visvairāk stāstīts ir tas, ka depresijas lietotāju amati parasti bija daudz ilgāki nekā no depresijas lietotājiem. Depresīvi lietotāji katru gadu rakstīja vidēji 1,424 vārdi visās ziņās.

Šādi rīki ir spēcīgi, jo tie var novērst to, ka cilvēki klusi cenšas saglabāt galvu virs ūdens, lai viņi pazaudētu sociālo mediju anonimitāti. Jaunais algoritms neattiecas uz cilvēkiem, kuri drīzāk uzticētos citai platformai, piemēram, Twitter vai Instagram. bet Schwartz saka, ka šo algoritmu var pielāgot arī citām sociālo mediju platformām.

“Facebook lieto daudz biežāk mūsu iedzīvotāju vidusmēra cilvēks, tāpēc tas sniedza vairāk datu,” viņš saka. “No otras puses, ir metodes, lai“ pielāgotu ”uz Facebook balstītu modeli uz citiem sociālo mediju domēniem, un mēs varētu apmācīt modeli no nulles uz šo domēnu un, no pagātnes darba, es ceru, ka tas darbosies gandrīz."

Tieši tagad viņi pieturas pie Facebook, cenšoties palielināt precizitāti. Bet šī izmēģinājuma darbība parāda vienu lietu: cilvēki ir runājuši. Tas tikai ņēma algoritmu, lai patiešām saprastu, ko viņi saka.

Nozīme:

Depresija ir invaliditāte un ārstējama, bet nepietiekami diagnosticēta. Šajā pētījumā mēs parādām, ka saturs, ko kopīgi lieto lietotāji, kas piekrīt Facebook, var prognozēt depresijas turpmāko rašanos viņu medicīniskajos ierakstos. Valoda, kas paredz deformāciju, ietver atsauces uz tipiskiem simptomiem, ieskaitot skumjas, vientulību, naidīgumu, atgremošanu un paaugstinātu pašregulāciju. Šis pētījums liecina, ka sociālo mediju datu analīzi varētu izmantot, lai pārbaudītu piekrišanu indivīdiem depresijai. Turklāt sociālo mediju saturs var novest pie ārstiem konkrētiem depresijas simptomiem.

Jums var patikt: Jūsu smadzenes par sociālo mediju

$config[ads_kvadrat] not found