虚拟生活已经成为现代人不可分割的一部分。借助于大数据、人工智能等新技术,人们在网络空间的发帖、留言成为预测分析疾病状况、评估心理健康的宝藏。近日,美国一项研究发现,通过分析网民在社交媒体中所使用的言语,能够提前预测抑郁症,其准确程度堪比专业人士在临床上所使用的抑郁症筛查工具。
该研究由美国宾夕法尼亚大学和石溪大学研究人员组织开展,是2010年后宾州大学与谷歌公司联合发起的“世界幸福计划”的一部分,报告发表于《美国国家科学院院刊》上。2015年1月,“世界幸福计划”研究团队发表了第一项研究成果:通过对全美1300个县、1亿条推特(Twitter)信息的分析,发现一个地区的负面信息,特别是那些表达愤怒和仇恨的信息,能预测该地区的心脏病死亡率。接下来的一系列研究也表明,在推特或脸书(Facebook)等社交媒体上发表的内容与人们的年龄、性别、性格、收入水平、精神疾病还有生理疾病都密切相关。
在今年最新的研究中,研究团队对网民的社交媒体数据进行分析,发现通过算法能够准确预测某一网民日后患抑郁症的几率。如果一个人在网上常用第一人称代词“我”,发言中表露出敌意和孤独,使用“眼泪”和“感觉”等词语,那么其患上抑郁的风险更大。研究人员指出,抑郁症患者的思维常被自己的痛苦占据,所以在社交媒体中会多用“我”。
该研究论文作者之一、“世界幸福计划”主要研究者安德鲁·施瓦茨表示:“人们在社交媒体或网络空间所写的内容会反映其现实生活的一些方面,可以作为一个指标,来判断网民的抑郁、焦虑、创伤后应激障碍等心理疾病,甚至可以是诊断、监测心理疾病的重要工具。”
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