虛擬生活已經成爲現代人不可分割的一部分。藉助於大數據、人工智能等新技術,人們在網絡空間的發帖、留言成爲預測分析疾病狀況、評估心理健康的寶藏。近日,美國一項研究發現,通過分析網民在社交媒體中所使用的言語,能夠提前預測抑鬱症,其準確程度堪比專業人士在臨牀上所使用的抑鬱症篩查工具。
該研究由美國賓夕法尼亞大學和石溪大學研究人員組織開展,是2010年後賓州大學與谷歌公司聯合發起的“世界幸福計劃”的一部分,報告發表於《美國國家科學院院刊》上。2015年1月,“世界幸福計劃”研究團隊發表了第一項研究成果:通過對全美1300個縣、1億條推特(Twitter)信息的分析,發現一個地區的負面信息,特別是那些表達憤怒和仇恨的信息,能預測該地區的心臟病死亡率。接下來的一系列研究也表明,在推特或臉書(Facebook)等社交媒體上發表的內容與人們的年齡、性別、性格、收入水平、精神疾病還有生理疾病都密切相關。
在今年最新的研究中,研究團隊對網民的社交媒體數據進行分析,發現通過算法能夠準確預測某一網民日後患抑鬱症的機率。如果一個人在網上常用第一人稱代詞“我”,發言中表露出敵意和孤獨,使用“眼淚”和“感覺”等詞語,那麼其患上抑鬱的風險更大。研究人員指出,抑鬱症患者的思維常被自己的痛苦佔據,所以在社交媒體中會多用“我”。
該研究論文作者之一、“世界幸福計劃”主要研究者安德魯·施瓦茨表示:“人們在社交媒體或網絡空間所寫的內容會反映其現實生活的一些方面,可以作爲一個指標,來判斷網民的抑鬱、焦慮、創傷後應激障礙等心理疾病,甚至可以是診斷、監測心理疾病的重要工具。”
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