Посты в соцсетях указывают на диабет, психоз, алкоголизм и другие опасные состояния пользователей
Социальные сети стали неотъемлемой частью современной жизни, и у ученых появилось новое направление для исследований: они изучают поведение людей в онлайн-пространстве и порой приходят к весьма любопытным выводам.
Так, специалисты из Университета Пенсильвании и Университета Нью-Йорка в Стоуни-Брук выяснили, что при помощи языкового анализа постов в социальной сети «Фейсбук» у того или иного пользователя можно выявить такие состояния, как психоз, депрессия и даже сахарный диабет.
В этом исследовании приняли участие 999 человек. Используя метод автоматического сбора данных, команда проанализировала истории их публикаций и провела анализ их электронных медицинских данных.
Затем ученые создали три прогностические модели: первая анализирует только язык постов, вторая использует демографические данные, такие как возраст и пол, а третья объединяет два набора данных.
В общей сложности авторы рассматривали 21 состояние, включая проблемы с пищеварением, травмы, беременность, кожные заболевания, тревожность, ожирение, злоупотребление наркотиками и алкоголем, инфекции, передающиеся половым путем.
Оказалось, что все эти состояния можно выявить у человека всего лишь с помощью анализа постов «Фейсбука». Причем 18 из них были лучше всего спрогнозированы с использованием демографических и онлайн-данных, а десять из них анализ постов выявил лучше, чем анализ демографических данных.
Отмечается, что в целом специалисты проанализировали 20 миллионов слов, составлявших почти 950 тысяч статусов или постов в социальной сети.
В некоторых случаях прогнозы были предсказуемыми. Так, употребление слов «пить» и «бутылка» выдавало людей, имевших пристрастие к алкоголю.
Однако в других случаях результаты были неожиданными. К примеру, люди, которые чаще всего употребляли в своих постах религиозные слова, такие как «Бог» или «молиться», имели в 15 раз больше шансов заболеть диабетом, чем те, кто использовал эти термины реже всего.
Другой любопытный пример: слова, выражающие враждебность (некоторые ругательства или слова вроде «тупой» и «чушь собачья») служили индикаторами психозов и пристрастия к наркотикам.
Между тем употребление таких слов, как «живот», «голова» и «боль» может свидетельствовать о физических симптомах психического расстройства, что позволяет спрогнозировать развитие депрессии.
«Наш цифровой язык охватывает значительные аспекты нашей жизни, которые, вероятно, весьма отличаются от того, что фиксируется с помощью традиционных медицинских данных, – поясняет ведущий автор работы Эндрю Шварц. – Многие исследования в настоящее время выявляют связь между языковыми моделями и специфическими заболеваниями, такими как депрессия или рак. Тем не менее, рассматривая многие медицинские состояния, мы получаем представление о том, как они связаны друг с другом, что открывает новые возможности применения искусственного интеллекта в медицине».
Кстати, в 2018 году та же научная группа показала, что анализ сообщений в социальной сети «Фейсбук» помогает предсказать развитие депрессии на три месяца раньше, чем этот диагноз поставят врачи.
Собственно, эта новая работа основывается на предыдущей и показывает, что анализ постов в соцсетях, осуществляемый с согласия пациентов, может предоставлять врачам важную дополнительную информацию. Таким образом, они смогут оказать более своевременную и персонализированную медицинскую помощь.
Более того, ожидается, что такого рода анализы будут полезны для «цифровой эпидемиологии». Они позволят следить за динамикой и вспышками инфекционных заболеваний среди населения.
По словам ученых, пока сложно предположить, насколько распространенной станет такая система. Однако она может быть весьма полезна для пациентов, которые часто пользуются социальными сетями.
В ближайших планах команды – более масштабный эксперимент, в рамках которого добровольцев попросят поделиться своим контентом в соцсетях с медиками. Ученые хотят выяснить, сколько людей согласятся на анализ своих учетных записей и какую помощь специалисты смогут оказать пациентам на основе этого анализа.
На данном этапе также важно оптимизировать системы сбора и обработки огромных массивов данных, чтобы медикам было проще их интерпретировать.
Эксперты, комментировавшие эту работу, полагают, что цифровые данные также было бы интересно рассмотреть вкупе с более полными демографическими сведениями – социально-экономическим статусом, уровнем образования людей и так далее. Вероятно, в этом случае анализ будет еще более точным.
Научная статья по итогам этого исследования опубликована в журнале PLOS ONE.
nauka.vesti.ru
Вверх▲
Отзывы читателей (0)
Написать отзыв▼
Архив рубрики / Другие статьи этого номера 27 (1290) от 2 июля 2019 года
Балканы в Октябрьском районе. В селе под Курском выращивают фундук и хурму
Сладости с курской пропиской. Новые амбициозные планы «КОНТИ-РУС»
Курский ликвидатор о сериале «Чернобыль»: «Обидно, что нас показали дураками и пьяницами»
Курянин получил 16 лет колонии за кражи и убийство пенсионерки
Большой футбол снова в Курске: «Авангард» 7 июля стартует дома с «Ротором»
Курская область. График приема граждан должностными лицами в июле