Berta Sándor
Kiszűrhetők a viselkedészavarok a tweetekből?
A nyilvános twitter-bejegyzések elemzése új ismeretekhez vezethet a különböző betegségekkel kapcsolatban.
A John Hopkins Egyetem munkatársai a mikroblogon gyűjtöttek adatokat az olyan betegségekről, mint a poszttraumás stressz szindróma (PTSD), a depresszió vagy a bipoláris zavarok. Glen Coppersmith és kollégái egy algoritmus segítségével értékelik ki a felhasználók tweetjeit. A The Boston Globe kiemelte, hogy miután a Twitteren a felhasználók sokkal több dolgot osztanak meg magukról, mint hinnék, így érdemes lesz a jövőben is kutatni ezt a területet.
A különböző szellemi betegségek viszonylag egyszerűen beazonosíthatók bizonyos szavak, megnyilvánulások, beszéd- és viselkedésminták segítségével. A szakemberek ugyanakkor az eredményeket nem a diagnózisok elkészítéséhez használják fel. Coppersmith hangsúlyozta, hogy a fizikai betegségeknél, például az influenzánál, sok számszerűsíthető tény és szám található, amelyek alkalmasak arra, hogy megválaszolják azokat a kérdéseket, hogy például milyen gyakran és hol bukkannak fel bizonyos betegségek. A mentális problémáknál ez sokkal nehezebb, egyrészt azért, mert a diagnózisok jóval bonyolultabbak, másrészt pedig az érintettek a megbélyegzéstől való félelem miatt gyakran hallgatnak a problémáikról.
A megszerzett információkból kimutatható volt, hogy például a PTSD gyakran a háborús övezetekben (Irak, Afganisztán) bukkan fel, míg a depresszió olyan régiókban terjed el, ahol magas a munkanélküliségi ráta. Ezek nem meglepő eredmények, azonban az elemzések segíthetnek annak a kimutatásában, ha egy-egy régióban különösen gyakran jelenik meg egy bizonyos betegség. Ez hozzájárulhat ahhoz, hogy egy természeti katasztrófa, háború vagy terrortámadás után a szakemberek gyorsan és könnyen hozzájuthassanak az első információkhoz.
Az elemzés azon a technológián alapult, amelyet a John Hopkins Egyetem fejlesztett ki és amellyel 2013 elején egy influenzajárvány elterjedését értékelték ki. A mostani tanulmány elkészítéséhez a tudósok összesen 8 milliárd tweetet vizsgáltak meg és olyan mondatokat kerestek, mint például: "Egyszerűen nem akarok ma felkelni az ágyból." Februárban a Microsoft kutatólaboratóriumának szakértői közösségi bejegyzéseket vizsgáltak meg, hogy kiderítsék: azok segítségével előrejelezhető-e a depresszió. A módszer különösen a szülés után lévő nőknél lehet hatékony, az ő esetükben ugyanis viszonylag jó arányban lehet előrejelezni a depresszió kialakulását.
A John Hopkins Egyetem munkatársai a mikroblogon gyűjtöttek adatokat az olyan betegségekről, mint a poszttraumás stressz szindróma (PTSD), a depresszió vagy a bipoláris zavarok. Glen Coppersmith és kollégái egy algoritmus segítségével értékelik ki a felhasználók tweetjeit. A The Boston Globe kiemelte, hogy miután a Twitteren a felhasználók sokkal több dolgot osztanak meg magukról, mint hinnék, így érdemes lesz a jövőben is kutatni ezt a területet.
A különböző szellemi betegségek viszonylag egyszerűen beazonosíthatók bizonyos szavak, megnyilvánulások, beszéd- és viselkedésminták segítségével. A szakemberek ugyanakkor az eredményeket nem a diagnózisok elkészítéséhez használják fel. Coppersmith hangsúlyozta, hogy a fizikai betegségeknél, például az influenzánál, sok számszerűsíthető tény és szám található, amelyek alkalmasak arra, hogy megválaszolják azokat a kérdéseket, hogy például milyen gyakran és hol bukkannak fel bizonyos betegségek. A mentális problémáknál ez sokkal nehezebb, egyrészt azért, mert a diagnózisok jóval bonyolultabbak, másrészt pedig az érintettek a megbélyegzéstől való félelem miatt gyakran hallgatnak a problémáikról.
A megszerzett információkból kimutatható volt, hogy például a PTSD gyakran a háborús övezetekben (Irak, Afganisztán) bukkan fel, míg a depresszió olyan régiókban terjed el, ahol magas a munkanélküliségi ráta. Ezek nem meglepő eredmények, azonban az elemzések segíthetnek annak a kimutatásában, ha egy-egy régióban különösen gyakran jelenik meg egy bizonyos betegség. Ez hozzájárulhat ahhoz, hogy egy természeti katasztrófa, háború vagy terrortámadás után a szakemberek gyorsan és könnyen hozzájuthassanak az első információkhoz.
Az elemzés azon a technológián alapult, amelyet a John Hopkins Egyetem fejlesztett ki és amellyel 2013 elején egy influenzajárvány elterjedését értékelték ki. A mostani tanulmány elkészítéséhez a tudósok összesen 8 milliárd tweetet vizsgáltak meg és olyan mondatokat kerestek, mint például: "Egyszerűen nem akarok ma felkelni az ágyból." Februárban a Microsoft kutatólaboratóriumának szakértői közösségi bejegyzéseket vizsgáltak meg, hogy kiderítsék: azok segítségével előrejelezhető-e a depresszió. A módszer különösen a szülés után lévő nőknél lehet hatékony, az ő esetükben ugyanis viszonylag jó arányban lehet előrejelezni a depresszió kialakulását.