Как социальные медиа выдают ваше настроение

Фото: Blogtrepreneur / License: CC BY 2.0

Вряд ли кто-нибудь будет спорить с утверждением, что социальные сети сегодня диктуют то, как люди общаются с друзьями, читают новости и проводят свою жизнь. Некоторые воспринимают их в основном как место для обмена новейшим видео с котиками или путешествиями, некоторые используют их, чтобы поддерживать связь со своими друзьями, а некоторые – чтобы напрямую общаться со своими любимыми знаменитостями. Благодаря использованию социальных сетей сегодняшние знаменитости оказывают беспрецедентное влияние на своих поклонников и публикуют свои мысли, высказывая политические взгляды, одобряя или осуждая те или иные кампании или поощряя защиту окружающей среды. Среди наиболее влиятельных – голливудский актер Леонардо Ди Каприо, президент США Дональд Трамп, самый известный в мире профессиональный игрок в покер Даниэль Негреану, телеведущая Опра Уинфри – только некоторые из них.

Но, оказывается, социальные сети раскрывают еще и некоторые секреты об их пользователях. Многие из нас даже не подозревают, что в новостной ленте Facebook или галерее Instagram можно найти цифровой след нашего психического здоровья.

Он не скрыт в очевидном – эмоджи, хэштегах и вдохновляющих цитатах, но скорее в более тонких признаках, которые, без вашего ведома, могут предоставить такой же точный диагноз, как и тонометр или ЭКГ.

Для многих это может стать полнейшей неожиданностью. Это также означает, что социальные платформы имеют важный потенциал и могут помогать спасать жизни. Прогнозирование эпизода психоза или зарождающейся депрессии до сих являются довольно сложными задачами в медицине.

Но интеллектуальный анализ данных и машинное изучение преобразуют этот ландшафт, выбирая нужные сигналы из головокружительного объема гранулированных данных в социальных сетях. Эти методы уже помогали отслеживать и прогнозировать вспышки гриппа. Теперь настала очередь психического здоровья.

Исследования показали, что если у человека депрессия, его страница Instagram с большей вероятностью будет содержать более синие, серые и в основном темные фотографии с меньшим количеством лиц. Вероятно, они получат меньше лайков (но больше комментариев). Скорее всего, вы предпочтете фильтр Inkwell, который преобразует цветные изображения в черно-белые, а не Валенсию, которая делает их светлее.

Конечно, этих шаблонов вряд ли достаточно для надежной диагностики или предсказания депрессии. Тем не менее, они могут иметь решающее значение для построения моделей, которые имеют шанс в конечном результате таковыми стать. Здесь на сцену выходит машинное обучение.

Исследователи из Гарвардского университета и Университета Вермонта использовали эти методы в своем недавнем анализе почти 44 000 сообщений Instagram. Их результирующие модели правильно идентифицировали 70% всех пользователей с депрессией по сравнению с 42% от врачей общей практики. У них также было меньше ложных срабатываний (хотя эта цифра взята из отдельного населения, так что это может быть несправедливое сравнение). Депрессивные сигналы были очевидны в лентах пользователей даже до официального диагноза от психиатров, что делает Instagram так называемой системой раннего предупреждения.

Знаковыми сигналами депрессии является также увеличение отрицательных слов («нет», «никогда», «одинокий») и снижение положительных («счастливый», «пляж» и «фото»). Сделав еще один шаг, исследователи из Гарвардского университета, Стэнфордского университета и Университета Вермонта извлекли более широкий спектр функций (настроение, язык и контекст) почти из 280 000 твитов. Полученная в результате вычислительная модель высоко оценила идентификацию пользователей с депрессией.

Соотношение положительных и отрицательных слов было ключевым предиктором в модели, говорит Крис Данфорт, один из исследователей и профессор Флинта математических, естественных и технических наук в Университете Вермонта. Другие сильные предиктора включали увеличенное количество слов в твиттере.

Данфорт подчеркивает, что была оценена только небольшая, определенная группа людей, поэтому он рассматривает это исследование как доказательство концепции. Но он оптимистичен. «Эти и другие подобные результаты позволяют предположить, что поведение, которое мы показываем в Интернете, можно использовать для информирования инструментов диагностики и скрининга», – говорит он. Включая физическую информацию (например, из FitBits и приложений для сна) эти инструменты могут дать еще более значимые данные.

Психическое здоровье существует между приемами в клиниках. Оно протекает в реальном времени. Оно живет в публикациях, фотографиях и твитах. Возможно, там должны жить и предсказания, диагноз и исцеление.

На сайте также читают

Лавина компромата. Почему дело Шепелева станет похоронным маршем для соратников Порошенко

Украинским депутатам повысили зарплаты на 35 тысяч

За $20 и еду готовы на все. Рейдеры обкатали в Украине новые схемы захвата имущества

Хотите первыми получать важную и полезную информацию? Подписывайтесь! ВЕСТИ в Telegram, ВЕСТИ в Viber, ВЕСТИ в Facebook и ВЕСТИ в Instagram
Теги:Медиа

Новости партнеров
Загрузка...
Загрузка...