Media Sosial: Algoritma Mengidentifikasi Kiriman Facebook Yang Mengalami Depresi

Setiap hari, orang-orang memposting pemikiran paling pribadi mereka di Facebook feed mereka, mempercayakan internet dengan informasi yang mereka mungkin tidak pernah curhat kepada orang yang sebenarnya. Sementara posting tersebut mungkin tampak seperti suara tidak berarti bagi pengguna lain, penulis baru Prosiding Akademi Ilmuwan Nasional Penelitian menemukan bahwa mereka adalah tangisan digital untuk mendapatkan bantuan. Tersembunyi dalam bahasa pos ini, mereka menemukan cara untuk mengidentifikasi pengguna yang berjuang dengan depresi, bahkan jika pengguna sendiri belum mengetahuinya.

Sekarang, ketika orang-orang melemparkan pikiran mereka ke dalam kehampaan Facebook, sebuah algoritma dapat mendengarkan makna dalam renungan mereka. Makalah, yang ditulis oleh ilmuwan komputer Universitas Stony Brook H. Andrew Schwartz, Ph.D., dan doktor di Universitas Pennsylvania Johannes Eichstaedt, Ph.D., menjelaskan bagaimana algoritma baru dapat meramalkan diagnosa depresi masa depan dengan mengidentifikasi kata-kata kunci dan frase tertentu yang digunakan orang dalam pembaruan status Facebook mereka.

“Depresi memengaruhi banyak aspek kehidupan seseorang. Saya tidak begitu yakin orang-orang menjangkau sebanyak itu hanya karena bahasa online, sama seperti bahasa offline, sering mencerminkan siapa seseorang atau keadaan mereka, "kata Schwartz Terbalik. "Kata-kata yang mengindikasikan depresi menunjukkan bahwa orang-orang menjangkau dengan apa yang mereka rasakan, tetapi ada juga perbedaan dalam gaya yang tampaknya kurang tentang menjangkau, seperti penggunaan referensi diri yang lebih besar ('Saya', 'Saya')."

Mereka menguji algoritme mereka dengan menganalisis posting Facebook dari 683 pengguna di wilayah metropolitan perkotaan, 114 di antaranya akhirnya didiagnosis menderita depresi oleh dokter, sebagaimana dikonfirmasi oleh catatan medis. Secara khusus, mereka menganalisis konten posting yang dibuat sebelumnya untuk setiap diagnosis pengguna untuk menilai apakah kehadiran media sosial seseorang dapat memprediksi siapa yang sudah berjuang dengan depresi dan untuk menguji apakah algoritma prediksi depresi benar-benar berfungsi.

Dalam catatan itu, mereka menemukan perubahan dalam cara orang yang depresi menggunakan media sosial. Mereka cenderung menggunakan lebih banyak kata ganti orang pertama (saya, saya, saya sendiri) lebih dibandingkan mereka yang tidak didiagnosis depresi. Orang-orang ini juga sering mengeluhkan gejala fisik melalui posting Facebook, umumnya menggunakan kata-kata seperti "sakit hati," "lelah," "kepala," dan "buruk." Selain itu, mereka menggunakan lebih banyak kata yang menunjukkan perenungan, seperti "takut," " pikiran, ”dan“ khawatir. ”Perenungan adalah penanda depresi yang didefinisikan oleh obsesi tentang perincian yang pada akhirnya mengarah pada kegelisahan yang terus menerus dan menghancurkan.

Tapi mungkin yang paling menarik adalah fakta bahwa postingan dari pengguna yang depresi cenderung jauh lebih lama daripada yang dari pengguna yang tidak depresi. Per tahun, pengguna yang depresi menulis rata-rata 1.424 kata lagi di semua posting.

Alat seperti ini sangat kuat karena mereka dapat mencegah orang diam-diam berjuang untuk menjaga kepala mereka agar tidak tersesat dalam anonimitas media sosial. Algoritma baru ini tidak membahas orang yang lebih suka curhat di platform yang berbeda, seperti Twitter atau Instagram. tetapi Schwartz mengatakan algoritma ini dapat disesuaikan dengan platform media sosial lainnya juga.

"Facebook digunakan lebih sering oleh rata-rata orang dalam populasi kami, sehingga memberikan lebih banyak data," katanya. “Di sisi lain, ada metode untuk 'mengadaptasi' model yang dibangun di Facebook ke domain media sosial lainnya dan kami bisa melatih model dari awal untuk domain itu dan, dari pekerjaan sebelumnya, saya berharap itu bekerja hampir juga. ”

Saat ini, mereka tetap menggunakan Facebook, mencari untuk meningkatkan akurasi. Tetapi percobaan ini menunjukkan satu hal: orang-orang telah berbicara. Hanya butuh algoritma untuk benar-benar memahami apa yang mereka katakan.

Makna:

Depresi melumpuhkan dan dapat diobati, tetapi kurang terdiagnosis. Dalam penelitian ini, kami menunjukkan bahwa konten yang dibagikan oleh pengguna yang menyetujui di Facebook dapat memprediksi terjadinya depresi masa depan dalam catatan medis mereka. Prediksi bahasa depresi meliputi referensi ke gejala-gejala tipikal, termasuk kesedihan, kesepian, permusuhan, perenungan, dan peningkatan referensi diri. Studi ini menunjukkan bahwa analisis data media sosial dapat digunakan untuk menyaring individu yang setuju untuk depresi. Selanjutnya, konten media sosial dapat mengarahkan dokter ke gejala depresi spesifik.

Anda Mungkin Juga Menyukai: Otak Anda Di Media Sosial