소셜 미디어 : 알고리즘, 심한 우울증을 포함하는 페이스 북 게시물 확인

매일 사람들은 페이스 북의 피드에 가장 개인적인 생각을 게시하여 실제 사람에게 절대 알릴 수없는 정보를 인터넷에 위임합니다. 이러한 게시물은 다른 사용자에게 의미없는 소음처럼 보일 수 있지만 새로운 국립 과학원 학술회 논문집 연구 결과 디지털 도움을 요청했습니다. 이 게시물의 언어로 숨겨진 사용자는 우울증으로 고생하는 사용자를 식별 할 수있는 방법을 찾았습니다. 사용자가 아직 알지 못하는 경우에도 마찬가지입니다.

이제 사람들이 생각을 페이스 북의 무효로 만들 때, 알고리즘은 그들의 생각에 의미를들을 수 있습니다. Stony Brook University 컴퓨터 과학자 인 H. Andrew Schwartz 박사와 University of Pennsylvania Johannes Eichstaedt 박사는 새로운 알고리즘이 어떻게 예측하다 미래의 우울증은 사람들이 Facebook 상태 업데이트에서 사용하는 특정 핵심어 및 구문을 식별하여 진단합니다.

"우울증은 삶의 여러 측면에 영향을 미칩니다. 온라인 언어와 마찬가지로 오프라인 언어와 마찬가지로 사람들이 누구인지 또는 그들이 속한 국가를 종종 반영한다는 것만 큼 확신하지 못합니다 "라고 Schwartz는 말합니다. 역. "우울증을 나타내는 단어는 사람들이 자신이 느끼는 감정을 표현하고 있음을 보여 주지만 스타일에 차이가있어 자기 소개를 많이 사용하는 것과 같은 느낌이 적다는 것을 보여줍니다 ('나', '나')."

그들은 의료 기록이 확인됨에 따라 도시 대도시 지역의 683 명의 사용자로부터 페이스 북 게시물을 분석하여 알고리즘을 테스트했으며, 그 중 114 명이 결국 의사의 우울증 진단을 받았다. 특히, 그들은 만들어진 게시물의 내용을 분석했다. 사전의 각 사용자의 진단에 따라 사람의 소셜 미디어 존재가 이미 우울증으로 고생하고 있는지 예측하고 우울증 예측 알고리즘이 실제로 작동했는지 여부를 테스트 할 수 있는지 평가합니다.

이러한 기록에서 그들은 우울한 사람들이 소셜 미디어를 사용하는 방식에 변화가 있음을 발견했습니다. 그들은 더 많은 일인칭 대명사 (나, 나, 나 자신)를 사용하는 경향이 있었다. 더 우울증으로 진단되지 않은 사람들보다 이 사람들은 종종 "상처", "피곤함", "머리", "나쁨"과 같은 단어를 사용하여 페이스 북의 게시물을 통해 신체 증상을 종종 호소했습니다. 또한 "두려워하는", " 마음 ","걱정 "등이 있습니다. 반박은 결국 불확실 함으로 정의되는 우울증의 지표로서, 결국에는 지속적이고 불안한 불안으로 이어집니다.

그러나 아마도 우울한 사용자의 게시물이 우울하지 않은 사용자의 게시물보다 훨씬 오래가는 경향이 있다는 사실이 가장 많이 알 수 있습니다. 1 년 동안 우울한 사용자는 1,424 단어 이상 모든 게시물에 걸쳐

이런 도구는 사람들이 소셜 미디어의 익명성에있어 물 위에서 머리를 지키려고 조용히 고군분투하는 것을 막을 수 있기 때문에 강력합니다. 새로운 알고리즘은 트위터 나 인스 타 그램과 같은 다른 플랫폼을 신뢰하는 사람들을 다루지 않습니다. 그러나 Schwartz는이 알고리즘이 다른 소셜 미디어 플랫폼에도 적용될 수 있다고 말한다.

"페이스 북은 우리 인구의 일반인보다 훨씬 자주 사용되기 때문에 더 많은 데이터를 제공합니다."라고 그는 말합니다. "다른 한편으로는 페이스 북에 구축 된 모델을 다른 소셜 미디어 도메인에 '적용'하는 방법이 있으며 우리는 그 도메인에 대한 모델을 처음부터 배울 수 있으며 이전 작업에서 거의 효과가있을 것으로 기대합니다."

현재 그들은 페이스 북을 고수하고 정확성을 높이고 있습니다. 그러나이 시범 운영은 한 가지를 보여줍니다. 사람들이 말했습니다. 그들이 말하는 것을 정말로 이해하기 위해 알고리즘을 사용했습니다.

의미:

우울증은 무력화되고 치료 가능하지만 진단이 부족합니다. 이 연구에서는 페이스 북에서 동의 한 사용자가 공유하는 콘텐츠가 향후 자신의 의료 기록에서 우울증의 발생을 예측할 수 있음을 보여줍니다. 기형의 예측을 나타내는 언어에는 슬픔, 외로움, 적대감, 반추, 증가 된 자기 참조 등 전형적인 증상에 대한 언급이 포함됩니다. 이 연구는 소셜 미디어 데이터 분석을 통해 우울증에 동의하는 사람들을 선별하는 데 사용될 수 있다고 제안합니다. 또한 소셜 미디어 콘텐츠는 임상의가 우울증의 특정 증상을 지적 할 수 있습니다.

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