Les publications Facebook qui utilisent ces mots peuvent prédire la dépression

Les publications Facebook qui utilisent ces mots peuvent prédire la dépression

Les chercheurs ont créé un algorithme qui analyse les publications sur les réseaux sociaux pour trouver des repères linguistiques pour la dépression.

Chaque année, la dépression touche plus de six pour cent de la population adulte aux États-Unis - environ un million de 16 - mais moins de la moitié reçoivent le traitement dont ils ont besoin.

En analysant les données des réseaux sociaux partagées par les utilisateurs consentants au cours des mois précédant le diagnostic de dépression, les chercheurs ont découvert que leur algorithme pouvait prédire avec précision la dépression future. Les indicateurs de la condition comprenaient des mentions d’hostilité et de solitude, des mots tels que «larmes» et «sentiments», ainsi que l’utilisation de davantage de pronoms à la première personne comme «je» et «moi».

Les résultats apparaissent dans le Actes de l'Académie nationale des sciences.

Le génome de vos médias sociaux

«Ce que les gens écrivent dans les médias sociaux et en ligne représente un aspect de la vie auquel il est très difficile d'accéder en médecine et en recherche. C'est une dimension relativement peu exploitée par rapport aux marqueurs biophysiques de la maladie », a déclaré H. Andrew Schwartz, professeur adjoint en informatique à la Stony Brook University et auteur principal. "Dans des conditions telles que la dépression, l'anxiété et le SSPT, par exemple, vous trouvez plus de signaux dans la façon dont les gens s'expriment numériquement."

Pendant six ans, les chercheurs du World Well-Being Project (WWBP), basé au centre de psychologie positive de l'Université de Pennsylvanie et du laboratoire d'analyse du langage humain de Stony Brook, étudient comment les mots utilisés reflètent leurs sentiments et leur satisfaction. Dans 2014, Johannes Eichstaedt, chercheur scientifique fondateur et chercheur postdoctoral à Penn, a commencé à se demander s'il était possible aux médias sociaux de prédire les résultats de santé mentale, en particulier pour la dépression.

«Les données des médias sociaux contiennent des marqueurs apparentés au génome. Avec des méthodes étonnamment similaires à celles utilisées en génomique, nous pouvons combiner les données des médias sociaux pour trouver ces marqueurs », explique Eichstaedt. «La dépression semble être quelque chose de tout à fait détectable de cette façon; cela change vraiment l'utilisation des médias sociaux par les gens, contrairement à une maladie de la peau ou au diabète. »

L'écriture est sur le mur Facebook

Plutôt que de faire ce que des études précédentes avaient fait - recruter des participants ayant déclaré avoir une dépression -, les chercheurs ont identifié des données provenant de personnes ayant accepté de partager les statuts de Facebook et des informations de dossiers médicaux électroniques, puis analysé les statuts à l'aide de techniques d'apprentissage automatique afin de distinguer les personnes présentant un diagnostic formel de dépression.


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«Il s'agit d'un travail préliminaire de notre registre de médias sociaux du Penn Medicine Center pour la santé numérique, qui associe les médias sociaux aux données des dossiers médicaux», déclare la coauteure de l'étude, Raina Merchant. "Pour ce projet, toutes les personnes sont consenties, aucune donnée n'est collectée à partir de leur réseau, les données sont anonymisées et les niveaux de confidentialité et de sécurité les plus stricts sont respectés."

Près de 1,200 personnes ont ensuite accepté de fournir les deux archives numériques. Parmi ces personnes, seules les personnes atteintes de 114 avaient reçu un diagnostic de dépression dans leur dossier médical. Les chercheurs ont ensuite associé chaque personne ayant un diagnostic de dépression à cinq autres, pour agir comme contrôle, sur un échantillon total de personnes 683 (à l’exception d’une pour les mots insuffisants dans les mises à jour de statut). L'idée était de créer un scénario aussi réaliste que possible pour former et tester l'algorithme des chercheurs.

"Il y a une perception que l'utilisation des médias sociaux n'est pas bonne pour la santé mentale, mais cela peut s'avérer un outil important pour diagnostiquer, surveiller et éventuellement traiter".

«C’est un problème vraiment difficile», déclare Eichstaedt. «Si le nombre de personnes 683 présentes à l'hôpital et le pourcentage de personnes 15 dépressives, notre algorithme serait-il en mesure de prédire lesquelles? Si l’algorithme dit que personne n’a été déprimé, son pourcentage de précision sera 85. »

Pour construire l'algorithme, les chercheurs ont examiné les mises à jour de 524,292 Facebook des années qui ont précédé le diagnostic pour chaque personne souffrant de dépression et pendant la même période pour le contrôle. Ils ont ensuite déterminé les mots et les phrases les plus fréquemment utilisés, puis modélisé des sujets 200 afin de définir ce qu'ils ont appelé des «marqueurs de langage associés à la dépression». Enfin, ils ont comparé de quelle manière et à quelle fréquence les participants déprimés et témoins utilisaient un tel phrasé.

«Drapeaux jaunes» pour le diagnostic de dépression

Ils ont appris que ces marqueurs comprenaient des processus émotionnels, cognitifs et interpersonnels, tels que l'hostilité et la solitude, la tristesse et la rumination, et pouvaient prédire une dépression future trois mois avant la première documentation de la maladie dans un dossier médical.

«On a l'impression que l'utilisation des médias sociaux n'est pas bonne pour la santé mentale, mais cela peut s'avérer un outil important pour diagnostiquer, surveiller et éventuellement traiter», explique Schwartz. "Ici, nous avons montré qu'il peut être utilisé avec des dossiers cliniques, un pas en avant pour améliorer la santé mentale grâce aux médias sociaux."

Eichstaedt considère que l'utilisation de ces données comme potentiel de dépistage non intrusif pour le diagnostic de la dépression peut être envisagée à long terme. «Nous espérons qu'un jour ces systèmes de dépistage pourront être intégrés aux systèmes de soins», a-t-il déclaré. “Cet outil lève des drapeaux jaunes; à terme, nous espérons pouvoir diriger directement les personnes identifiées vers des modalités de traitement évolutives. "

Malgré certaines limites de l’étude, y compris un échantillon urbain distinct, et des limites du domaine lui-même (par exemple, tous les diagnostics de dépression figurant dans un dossier médical ne répondent pas à la norme établie par les entretiens cliniques structurés), les résultats offrent un nouveau moyen de découvrir et obtenir de l'aide pour ceux qui souffrent de dépression.

La source: Stony Brook University

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