Facebook gebruiken om depressie te voorspellen
Nieuw onderzoek maakt gebruik van meer dan een half miljoen Facebook-statusupdates om depressiediagnoses te voorspellen bij mensen die risico lopen.
Depressie is een van de meest voorkomende psychische problemen in de Verenigde Staten, met meer dan 16 miljoen volwassenen die tijdens hun leven minstens één depressieve episode hebben meegemaakt.
Wereldwijd schat de Wereldgezondheidsorganisatie (WHO) dat unipolaire depressieve stoornissen tegen 2030 "de belangrijkste oorzaak van de wereldwijde ziektelast" zullen zijn.
Momenteel wordt de aandoening echter nog steeds ondergediagnosticeerd, vooral onder jongeren en mannen.
Nieuw onderzoek is bedoeld om te helpen bij het creëren van betere screening- en diagnostische instrumenten voor depressie door gebruik te maken van de informatie van sociale media.
Onderzoekers, gezamenlijk geleid door Johannes Eichstaedt, oprichter van onderzoekswetenschapper bij het World Well-Being Project (WWBP) in Philadelphia, PA, en H.Andrew Schwartz, een hoofdonderzoeker van de WWBP, gebruikten een algoritme om sociale-mediagegevens van instemmende gebruikers te analyseren en koos taalkundige aanwijzingen die depressie zouden kunnen voorspellen.
Het team publiceerde hun bevindingen in het tijdschrift Proceedings of the National Academy of SciencesJohannes Eichstaedt is de eerste auteur van het artikel.
Analyse van een half miljoen Facebook-berichten
Eichstaedt en collega's analyseerden gegevens van bijna 1.200 mensen die ermee instemden hun Facebook-statusupdates en hun elektronische medische dossiers te verstrekken. Van deze deelnemers hadden slechts 114 een voorgeschiedenis van depressie.
Co-auteur Raina Merchant van de studie zegt: "Voor dit project [hebben] alle individuen toestemming gegeven, worden er geen gegevens uit hun netwerk verzameld, de gegevens worden geanonimiseerd en de strengste niveaus van privacy en veiligheid worden nageleefd."
Vervolgens vergeleken de onderzoekers voor elke persoon die in hun leven de diagnose depressie had gekregen, nog eens vijf controles die dat niet hadden gedaan. Op deze manier kwamen de onderzoekers overeen met 683 mensen.
De wetenschappers hebben de informatie in een algoritme ingevoerd. In totaal analyseerden Eichstaedt en collega's 524.292 Facebook-statusupdates van zowel mensen met een voorgeschiedenis van depressie als van degenen die dat niet deden.
De updates zijn verzameld uit de jaren voorafgaand aan de diagnose depressie en voor een vergelijkbare periode voor depressievrije deelnemers.
Door conversaties over 200 onderwerpen te modelleren, bepaalden de onderzoekers een reeks zogenaamde depressie-geassocieerde taalmarkeringen, die emotionele en cognitieve signalen uitbeeldden, waaronder 'verdriet, eenzaamheid, vijandigheid, herkauwen en toegenomen zelfreferentie' - dat is een toegenomen gebruik van voornaamwoorden in de eerste persoon, zoals 'ik' of 'ik'.
Eichstaedt en team gingen verder met het onderzoeken van hoe vaak mensen met een depressie deze markers gebruikten, vergeleken met controles.
Sociale media als diagnostisch hulpmiddel voor depressie
De onderzoekers ontdekten dat de linguïstische markers depressie met "significante" nauwkeurigheid konden voorspellen tot 3 maanden voordat de persoon een formele diagnose krijgt.
"Onopvallende depressiebeoordeling via sociale media van instemmende individuen kan mogelijk worden als schaalbare aanvulling op bestaande screening- en monitoringprocedures", concluderen de auteurs.
De eerste auteur van het onderzoek geeft ook commentaar op de bevindingen en zegt: "De hoop is dat deze screeningssystemen ooit in de zorgsystemen kunnen worden geïntegreerd."
“Deze tool werpt gele vlaggen op; uiteindelijk is de hoop dat je mensen die het identificeert, rechtstreeks naar schaalbare behandelingsmodaliteiten kunt leiden ”, vervolgt Eichstaedt.
De onderzoeker vergelijkt vervolgens hun algoritme voor sociale media met een DNA-analyse. "Gegevens op sociale media bevatten markers die lijken op het genoom", zegt Eichstaedt.
“Met verrassend vergelijkbare methoden als die gebruikt worden in genomics, kunnen we social media data doorzoeken om deze markers te vinden. Depressie lijkt op deze manier iets heel detecteerbaars te zijn; het verandert het gebruik van sociale media door mensen echt op een manier die zoiets als huidziekte of diabetes niet doet. "
“[Sociale media] kan een belangrijk hulpmiddel blijken te zijn voor het diagnosticeren, monitoren en uiteindelijk behandelen ervan. Hier hebben we laten zien dat het kan worden gebruikt met klinische gegevens, een stap in de richting van het verbeteren van de geestelijke gezondheid met sociale media. "
H. Andrew Schwartz
