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Utiliser Facebook pour prédire la dépression

Une nouvelle recherche utilise plus d'un demi-million de mises à jour de statut Facebook pour prédire les diagnostics de dépression chez les personnes à risque.


Vos publications sur Facebook peuvent prédire si vous allez développer une dépression.

La dépression est l’un des problèmes de santé mentale les plus répandus aux États-Unis. Plus de 16 millions d’adultes ont vécu au moins un épisode dépressif majeur au cours de leur vie.

Dans le monde entier, l'Organisation mondiale de la santé (OMS) estime que les troubles dépressifs unipolaires seront «la principale cause de la charge mondiale de morbidité» d'ici 2030.

Actuellement, toutefois, la maladie reste sous-diagnostiquée, en particulier chez les jeunes et les hommes.

Une nouvelle recherche vise à créer de meilleurs outils de dépistage et de diagnostic de la dépression en utilisant les informations fournies par les médias sociaux.

Les chercheurs, dirigés conjointement par Johannes Eichstaedt, chercheur fondateur du World Well-Being Project (WWBP) à Philadelphie, en Pennsylvanie, et H. Andrew Schwartz, chercheur principal du WWBP, ont utilisé un algorithme pour analyser les données des réseaux sociaux d'utilisateurs consentants. et choisi des indices linguistiques qui pourraient prédire la dépression.

L'équipe a publié ses conclusions dans le journal Actes de l'Académie nationale des sciences. Johannes Eichstaedt est le premier auteur de l'article.

Analyser un demi-million de publications sur Facebook

Eichstaedt et ses collègues ont analysé les données de près de 1 200 personnes qui ont accepté de fournir leurs mises à jour de statut Facebook et leurs dossiers médicaux électroniques. Parmi ces participants, seulement 114 avaient des antécédents de dépression.

Le co-auteur de l'étude, Raina Merchant, a déclaré: "Pour ce projet, toutes les personnes [ont] donné leur consentement, 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".

Ensuite, pour chaque personne qui avait reçu un diagnostic de dépression dans leur vie, les chercheurs ont comparé cinq autres témoins qui ne l’avaient pas fait. Les chercheurs ont ainsi jumelé 683 personnes.

Les scientifiques ont introduit les informations dans un algorithme. Au total, Eichstaedt et ses collègues ont analysé 524 292 mises à jour de statut Facebook provenant à la fois de personnes ayant des antécédents de dépression et de celles qui n'en avaient pas.

Les mises à jour ont été collectées à partir des années qui ont précédé le diagnostic de dépression et d'une période similaire pour les participants sans dépression.

En modélisant des conversations sur 200 sujets, les chercheurs ont déterminé une gamme de marqueurs du langage associés à la dépression, décrivant des indices émotionnels et cognitifs, notamment «la tristesse, la solitude, l'hostilité, la rumination et une référence accrue à soi-même». utilisation de pronoms à la première personne, tels que "je" ou "moi".

Eichstaedt et son équipe ont ensuite examiné la fréquence d'utilisation de ces marqueurs par les personnes souffrant de dépression, par rapport aux témoins.

Les médias sociaux comme outil de diagnostic de la dépression

Les chercheurs ont découvert que les marqueurs linguistiques pouvaient prédire la dépression avec une précision "significative" jusqu'à 3 mois avant que la personne ne reçoive un diagnostic formel.

"L'évaluation de la dépression discrète par le biais des médias sociaux d'individus consentants peut devenir un complément évolutif aux procédures de dépistage et de surveillance existantes", ont conclu les auteurs.

Le premier auteur de l'étude commente également les conclusions, en déclarant: "Nous espérons qu'un jour, ces systèmes de dépistage pourront être intégrés dans des systèmes de soins."

"Cet outil soulève des drapeaux jaunes; on espère que vous pourrez éventuellement canaliser directement les personnes identifiées vers des modalités de traitement évolutives", poursuit Eichstaedt.

Le chercheur compare ensuite son algorithme de média social à une analyse d’ADN. "Les données des médias sociaux contiennent des marqueurs apparentés au génome", a déclaré Eichstaedt.

"Avec des méthodes étonnamment similaires à celles utilisées en génomique, nous pouvons combiner les données des médias sociaux pour trouver ces marqueurs. La dépression semble être tout à fait détectable de cette manière; elle modifie réellement l'utilisation des médias sociaux d'une manière telle que des maladies de la peau ou des maladies de la peau. le diabète non. "

"[Les médias sociaux] peuvent s'avérer un outil important pour le diagnostic, la surveillance et, éventuellement, le traitement. 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."

H. Andrew Schwartz

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