彼らは、このソーシャルネットワークを使用してうつ病の事例を発見する方法を作成しました。
(Salud)-ある研究では、ソーシャルネットワークFacebookから取得した情報を通じて、うつ病の早期診断が可能であることが明らかになりました。
ストーニーブルック大学とペンシルバニア大学(米国)の専門家によって実施され、科学雑誌Proceedings of the National Academy of Sciences(英語)に掲載された調査によれば、アルゴリズムを使用して最大3か月前までを予測することができますFacebookを使用している人がうつ病の症状を発症するとき。
専門家は、1, 200人のユーザーのグループの50万件のデータと相互作用を詳細に(6年間にわたって分析)した後、この結論に達しました。そのうち114人がうつ病と診断されました。 収集された情報の中には、敵意と孤独感 、 そして一人称の使用(「私」、「私」など) への言及が含まれていました。
この方法の利点の1つは、 コストを削減し、また診療所で通常気付かれないパターンを特定するということです。 この研究の筆頭著者であるH. Andrew Schwartzによれば、この発見は医学データと組み合わされて、「疾患の生物物理学的マーカーと比較して、比較的利用されていない次元のもの」です。
さらに、この先駆的な技術は 、患者によるソーシャルネットワークの使用の詳細な分析を通じて、 他の精神疾患を検出するための幅広いツールを開く可能性があります 。
写真:©Adam Gregor-Shutterstock.com
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心理学 セクシュアリティ 栄養
(Salud)-ある研究では、ソーシャルネットワークFacebookから取得した情報を通じて、うつ病の早期診断が可能であることが明らかになりました。
ストーニーブルック大学とペンシルバニア大学(米国)の専門家によって実施され、科学雑誌Proceedings of the National Academy of Sciences(英語)に掲載された調査によれば、アルゴリズムを使用して最大3か月前までを予測することができますFacebookを使用している人がうつ病の症状を発症するとき。
専門家は、1, 200人のユーザーのグループの50万件のデータと相互作用を詳細に(6年間にわたって分析)した後、この結論に達しました。そのうち114人がうつ病と診断されました。 収集された情報の中には、敵意と孤独感 、 そして一人称の使用(「私」、「私」など) への言及が含まれていました。
この方法の利点の1つは、 コストを削減し、また診療所で通常気付かれないパターンを特定するということです。 この研究の筆頭著者であるH. Andrew Schwartzによれば、この発見は医学データと組み合わされて、「疾患の生物物理学的マーカーと比較して、比較的利用されていない次元のもの」です。
さらに、この先駆的な技術は 、患者によるソーシャルネットワークの使用の詳細な分析を通じて、 他の精神疾患を検出するための幅広いツールを開く可能性があります 。
写真:©Adam Gregor-Shutterstock.com