《美國國家科學院院刊》刊登新研究
朋友圈內容或有助預測抑郁癥
在美國，每年都會有6%以上的成年人——大約1600萬人患抑郁癥，但接受治療的還不到一半。中國的數字也并不樂觀，大多數報道將我國抑郁癥患病率確定在3%~5%的區間，但有報道稱達到了6.1%。
如果一種算法能夠掃描社交媒體（臉書、朋友圈、微博等），并在正式的醫學診斷之前找出抑郁癥的語言危險標志，結果會怎樣？
賓夕法尼亞大學和石溪大學的新研究表明，通過分析用戶社交媒體上發布帖子時的語言信息，研究人員發現他們的算法能夠準確預測未來的抑郁癥。
相應的指標包括經常提到敵意和孤獨感，諸如“哭”“眼淚”“失敗”“痛苦”“感覺”這樣的詞，還有一些悲觀的感嘆詞，如“哎”，以及更多地使用第一人稱——“我”，這表明他們過于關注自我。
“人們在社交媒體上寫的東西捕捉到了醫學和研究中很難獲得的一個方面。”論文資深作者、世界福利項目(WWBP)首席研究員安德魯·施瓦茨說，“與疾病的生物物理標記相比，這是一個相對未被開發的維度。”
六年來，位于賓夕法尼亞大學積極心理學中心和Stony Brook人類語言分析實驗室的WWBP一直在研究，人們使用的詞匯如何反映內心的感受和滿足。2014 年，WWBP 創始科學家 JohannesEichstaedt 開始思考社交媒體是否有可能預測心理健康狀況，尤其是抑郁癥。
據該項研究報告顯示，社交媒體用戶也可以查看自己發布內容時常使用的詞匯，進而判斷自己是否需要心理健康支持來緩解抑郁情緒甚至抑郁癥。
該研究近期發表于《美國國家科學院院刊》上。（李璐編譯自Medical Express）
文中圖片來自網絡 / 編輯 || 李璐
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