अवसाद का अनुमान लगाने के लिए फेसबुक का उपयोग करना
नए शोध में आधे मिलियन से अधिक फेसबुक स्टेटस अपडेट का उपयोग किया गया है, ताकि जोखिम वाले लोगों में अवसाद का निदान किया जा सके।
अवसाद संयुक्त राज्य में सबसे व्यापक मानसिक स्वास्थ्य समस्याओं में से एक है, 16 मिलियन से अधिक वयस्कों को अपने जीवनकाल में कम से कम एक प्रमुख अवसादग्रस्तता प्रकरण का अनुभव है।
दुनिया भर में, विश्व स्वास्थ्य संगठन (WHO) का अनुमान है कि एकध्रुवीय अवसादग्रस्तता विकार 2030 तक "बीमारी के वैश्विक बोझ का प्रमुख कारण" होगा।
वर्तमान में, हालांकि, हालत कमज़ोर बनी हुई है, विशेष रूप से युवा लोगों और पुरुषों के बीच।
नए शोध का उद्देश्य सोशल मीडिया द्वारा प्रदान की गई जानकारी का उपयोग करके अवसाद के लिए बेहतर स्क्रीनिंग और नैदानिक उपकरण बनाने में मदद करना है।
फिलाडेल्फिया, फिलीस्तीनी अथॉरिटी में वर्ल्ड वेल-बीइंग प्रोजेक्ट (डब्ल्यूडब्ल्यूबीपी) के संस्थापक वैज्ञानिक और डब्ल्यूडब्ल्यूबीपी के प्रमुख अन्वेषक एच। एंड्रयू श्वार्ट्ज ने शोध करने वाले यूजर्स के नेतृत्व में सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण करने के लिए एक एल्गोरिथ्म का इस्तेमाल किया। और भाषाई संकेत निकाले जो अवसाद की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
टीम ने पत्रिका में अपने निष्कर्ष प्रकाशित किए राष्ट्रीय विज्ञान अकादमी की कार्यवाही। जोहान्स आइक्स्टैड पेपर के पहले लेखक हैं।
डेढ़ लाख फेसबुक पोस्ट का विश्लेषण
Eichstaedt और सहयोगियों ने लगभग 1,200 लोगों के डेटा का विश्लेषण किया जो अपने फेसबुक स्टेटस अपडेट और अपने इलेक्ट्रॉनिक मेडिकल रिकॉर्ड प्रदान करने के लिए सहमत थे। इन प्रतिभागियों में से केवल 114 में अवसाद का इतिहास था।
अध्ययन के सह-लेखक रैना मर्चेंट कहते हैं, "इस परियोजना के लिए, सभी व्यक्तियों [सहमति] के लिए, उनके नेटवर्क से कोई डेटा एकत्र नहीं किया जाता है, डेटा को अज्ञात किया जाता है, और गोपनीयता और सुरक्षा के सबसे सख्त स्तरों का पालन किया जाता है।"
फिर, प्रत्येक व्यक्ति के लिए जो अपने जीवन में अवसाद का निदान प्राप्त कर चुके थे, शोधकर्ताओं ने एक और पांच नियंत्रणों का मिलान किया जो नहीं था। इस तरह, शोधकर्ताओं ने 683 लोगों का मिलान किया।
वैज्ञानिकों ने जानकारी को एक एल्गोरिथ्म में खिलाया। कुल मिलाकर, आइकस्टैट और सहयोगियों ने उन दोनों लोगों से 524,292 फेसबुक स्टेटस अपडेट का विश्लेषण किया, जिनके पास अवसाद का इतिहास था और जो नहीं थे।
अद्यतनों को अवसाद के निदान के लिए और अवसाद-मुक्त प्रतिभागियों के लिए समान अवधि के लिए एकत्र किया गया था।
200 विषयों पर बातचीत की मॉडलिंग करके, शोधकर्ताओं ने तथाकथित अवसाद से जुड़े भाषा मार्करों की एक श्रृंखला निर्धारित की, जिसमें भावनात्मक और संज्ञानात्मक संकेतों को दर्शाया गया, जिसमें "उदासी, अकेलापन, शत्रुता, अफवाह और बढ़े हुए आत्म-संदर्भ" शामिल हैं - यह एक बढ़ी हुई बात है। प्रथम-व्यक्ति सर्वनामों का उपयोग, जैसे कि "मैं" या "मैं।"
Eichstaedt और टीम ने जांच की कि नियंत्रण के साथ अवसाद के लोग कितनी बार इन मार्करों का उपयोग करते हैं।
डिप्रेशन डायग्नोस्टिक टूल के रूप में सोशल मीडिया
शोधकर्ताओं ने पाया कि भाषाई मार्कर व्यक्ति को औपचारिक निदान प्राप्त करने से 3 महीने पहले तक "महत्वपूर्ण" सटीकता के साथ अवसाद की भविष्यवाणी कर सकते हैं।
लेखकों के निष्कर्ष के अनुसार, सहमति व्यक्त करने वाले व्यक्तियों के सोशल मीडिया के माध्यम से विनीत अवसाद का आकलन संभव हो सकता है।
अध्ययन के पहले लेखक ने निष्कर्षों पर टिप्पणी करते हुए कहा, "उम्मीद है कि एक दिन, इन स्क्रीनिंग सिस्टम को देखभाल की प्रणालियों में एकीकृत किया जा सकता है।"
“यह उपकरण पीले झंडे उठाता है; अंततः आशा है कि आप सीधे लोगों को फ़नल कर सकते हैं, जो इसे स्केलेबल उपचार के तौर-तरीकों में पहचानते हैं, ”आइचैस्ट जारी है।
शोधकर्ता अपने सामाजिक मीडिया एल्गोरिथ्म की तुलना डीएनए विश्लेषण से करता है। "सोशल मीडिया डेटा में मार्करों के जीनोम के समान होते हैं," इचिस्टाट कहते हैं।
“जीनोमिक्स में इस्तेमाल किए जाने वाले आश्चर्यजनक तरीकों के साथ, हम इन मार्करों को खोजने के लिए सोशल मीडिया डेटा को कंघी कर सकते हैं। इस तरह से अवसाद काफी कुछ पता चलता है; यह वास्तव में लोगों द्वारा सोशल मीडिया के उपयोग को इस तरह से बदल देता है कि त्वचा रोग या मधुमेह जैसी कोई चीज़ नहीं होती। "
"[एक सोशल मीडिया] निदान, निगरानी और अंततः इसका इलाज करने के लिए एक महत्वपूर्ण उपकरण बन सकता है। यहाँ, हमने दिखाया है कि इसका उपयोग नैदानिक रिकॉर्ड के साथ किया जा सकता है, सोशल मीडिया के साथ मानसिक स्वास्थ्य में सुधार की दिशा में एक कदम है। ”
एच। एंड्रयू श्वार्ट्ज
