Vi utvecklade beräkningsmodeller för att förutsäga uppkomsten av depression och posttraumatisk stressstörning hos Twitter-användare. Twitterdata och detaljer om depressionshistoria samlades in från 204 individer (105 deprimerade, 99 friska). Vi extraherade prediktiva funktioner som mäter påverkan, språklig stil och sammanhang från deltagare tweets (N = 279,951) och inbyggda modeller med hjälp av dessa funktioner med övervakade inlärningsalgoritmer. Resultatmodeller diskriminerade framgångsrikt mellan deprimerade och friska innehåll, och jämförde gynnsamt med allmänpraktiserande läkares genomsnittliga framgång i att diagnostisera depression, om än i en separat population. Resultaten hölls även när analysen var begränsad till innehåll postat innan första depression diagnos. Tidsanalysen av tillståndsrymden tyder på att debut av depression kan vara påvisbar från Twitter-data flera månader före diagnos. Prediktiva resultat replikerades med ett separat urval av individer som diagnostiserats med PTSD (N-användare = 174, N tweets = 243.775). En tidsseriemodell för tillståndsrymd avslöjade indikatorer för PTSD nästan omedelbart efter trauma, ofta många månader före klinisk diagnos. Dessa metoder tyder på en datadriven, prediktiv metod för tidig screening och upptäckt av psykisk sjukdom. Data från sociala medier ger värdefulla ledtrådar om fysiska och psykiska hälsotillstånd. Detta gäller även i fall där användare av sociala medier ännu inte är medvetna om att deras hälsa har förändrats. Till exempel har sökande efter information om vissa hälsosymtom visat sig ge korrekta tidiga varning indikatorer för svåra att upptäcka cancer 1. Sociala medier nätverk har använts för att rita banan för sjukdomsutbrott [2] [3] [4], och för att spåra regional kosthälsa 5. Förutom fysiska krämpor, prediktiva screeningmetoder har framgångsrikt identifierat markörer i sociala medier data för ett antal psykiska hälsoproblem, inklusive beroende 6, depression [7] [8] [9] [10] [11] [12], Post-Traumatic Stress Disorder (PTSD) 13, 14, och självmordstankar 15. Inom området prediktiv hälsoscreening med data från sociala medier är dock fortfarande i sin linda, och det krävs avsevärda förbättringar för att utveckla metoder som effektivt kan öka hälso- och sjukvården. I denna rapport presenterar vi en uppsättning förbättrade metoder och nya bidrag för att förutsäga och spåra depression och PTSD på Twitter. Depression har framträtt som den ledande mentala hälsa av intresse bland beräkningssociala forskare [7] [8] [9] [10] [11] [12], eftersom det är en relativt vanlig psykisk störning 16 och påverkar en rad beteenden och mönster av kommunikation 17. Underdiagnos av depression är fortfarande ett ihållande problem; en färsk undersökning av ett stort storstadsområde fann nästan hälften (45 %) av alla fall av allvarlig depression var odiagnostiserade 18. PTSD, medan mindre vanligt 19, är ofta komorbid med större depression 20. Studier har visat att PTSD är underdiagnostiserad eller underbehandlad av en majoritet av primärvårdsläkare 21, 22. Kostnaderna för underdiagnos av dessa tillstånd, både för den mänskliga livskvaliteten och hälso- och sjukvårdssystemen, är betydande. Beräkningsmetoder för tidig screening och diagnos av depression och PTSD har potential att göra en positiv effekt på en stor folkhälsofråga, med minimala kostnader och arbetsintensitet. Förbättringar och nya bidrag. Tidiga insatser för att upptäcka depression och PTSD-signaler i Twitter-data har varit lovande. Park m.fl. 11 konstaterade att Twitter-användare som lider av depression tenderade att posta tweets som innehåller mer negativa känslor jämfört med friska användare. De Choudhury m.fl. 7 framgångsrikt identifierat nya mödrar som lider av postpartum depression, baserat på förändringar i Twitter-användning och tweetinnehåll. I en separat analys, De Choudhury et al. 8 fann att depressiva signaler var observerbara i tweets gjorda
Reece m.fl. REF upptäckte att det första steget av depression kan vara detekterbart från Twitter data flera månader innan dess diagnos med 0,87 AUC för prestandasannolikhet.
Forecasting the onset and course of mental illness with Twitter data
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Medicine', 'Mathematics', 'Physics', 'Computer Science']}