सोशल मीडिया: एल्गोरिथ्म फेसबुक की पहचान करता है कि SIgnal अवसाद

हर दिन, लोग अपने व्यक्तिगत विचारों को अपने फेसबुक फीड पर पोस्ट करते हैं, इंटरनेट को उन सूचनाओं के साथ सौंपते हैं जिन्हें वे कभी किसी वास्तविक व्यक्ति तक नहीं पहुंचा सकते। जबकि वे पोस्ट अन्य उपयोगकर्ताओं के लिए व्यर्थ शोर की तरह लग सकते हैं, एक नए लेखक वैज्ञानिकों की राष्ट्रीय अकादमी की कार्यवाही अध्ययन में पाया गया कि वे मदद के लिए डिजिटल रो रहे थे। इन पोस्टों की भाषा में छिपे हुए, उन्हें अवसाद से जूझ रहे उपयोगकर्ताओं की पहचान करने का एक तरीका मिला, भले ही उपयोगकर्ता स्वयं इसे अभी तक नहीं जानते हों।

अब, जब लोग अपने विचारों को फेसबुक के शून्य में डालते हैं, तो एक एल्गोरिथ्म उनके अर्थों में अर्थ के लिए सुन सकता है। स्टोनी ब्रुक विश्वविद्यालय के कंप्यूटर वैज्ञानिक एच। एंड्रयू शवार्ट्ज, पीएचडी और पेनसिल्वेनिया के पोस्ट-डॉक्टर जोहान्स आइचस्टैट, पीएचडी द्वारा लिखित पेपर का वर्णन है कि एक नया एल्गोरिदम कैसे हो सकता है भविष्यवाणी भविष्य के अवसाद कुछ प्रमुख शब्दों और वाक्यांशों की पहचान करके निदान करते हैं जो लोग अपने फेसबुक स्थिति अपडेट में उपयोग करते हैं।

"अवसाद एक के जीवन के कई पहलुओं को प्रभावित करता है। मुझे यकीन नहीं है कि यह लोगों तक पहुंच रहा है जितना कि यह है कि ऑनलाइन भाषा, सिर्फ ऑफलाइन भाषा की तरह, अक्सर यह दर्शाता है कि वे कौन हैं या वे किस राज्य में हैं, "Schwartz बताता है श्लोक में। "अवसाद के सूचक शब्द दोनों का सुझाव देते हैं कि लोग कैसा महसूस कर रहे हैं, लेकिन इसके साथ-साथ शैली में ऐसे अंतर भी हैं जो बाहर तक पहुँचने में कम लगते हैं, जैसे कि आत्म संदर्भ का अधिक से अधिक उपयोग (of I ',‘me')।"

उन्होंने शहरी महानगरीय क्षेत्र में 683 उपयोगकर्ताओं के फेसबुक पोस्टों का विश्लेषण करके उनके एल्गोरिदम का परीक्षण किया, जिनमें से 114 को अंततः डॉक्टरों द्वारा अवसाद के साथ निदान किया गया था, जैसा कि मेडिकल रिकॉर्ड की पुष्टि की गई है। विशेष रूप से, उन्होंने बनाए गए पदों की सामग्री का विश्लेषण किया पूर्व प्रत्येक उपयोगकर्ता के निदान का आकलन करने के लिए कि क्या किसी व्यक्ति की सोशल मीडिया उपस्थिति यह अनुमान लगा सकती है कि कौन पहले से ही अवसाद से जूझ रहा था और यह परीक्षण करने के लिए कि क्या वास्तव में अवसाद-पूर्वानुमान एल्गोरिथ्म ने काम किया है।

उन रिकॉर्ड्स में, उन्होंने जिस तरह से उदास व्यक्तियों ने सोशल मीडिया का इस्तेमाल किया उसमें बदलाव पाया। वे अधिक प्रथम-व्यक्ति सर्वनामों का उपयोग करने के लिए प्रवृत्त हुए (मैं, मैं, स्वयं) अधिक उन लोगों की तुलना में जिन्हें अवसाद का निदान नहीं किया गया था।इन लोगों ने भी अक्सर फेसबुक पोस्ट के माध्यम से शारीरिक लक्षणों की शिकायत की, आमतौर पर "चोट," "थका हुआ", "सिर" और "बुरा" जैसे शब्दों का उपयोग करते हुए, इसके अलावा, उन्होंने और अधिक शब्दों का इस्तेमाल किया, जिन्होंने अफवाह का संकेत दिया, जैसे "डर,"। मन, "और" चिंता। "अफवाह अवसाद का एक मार्कर है जो विवरणों के बारे में जुनून से परिभाषित होता है जो अंततः लगातार और कुचल चिंता का कारण बनता है।

लेकिन शायद सबसे अधिक तथ्य यह है कि उदास उपयोगकर्ताओं के पदों को गैर-उदास उपयोगकर्ताओं की तुलना में लंबे समय तक रहने की प्रवृत्ति है। प्रति वर्ष, उदास उपयोगकर्ताओं ने औसत लिखा 1,424 अधिक शब्द सभी पदों के पार।

इस तरह के उपकरण शक्तिशाली होते हैं क्योंकि वे चुपचाप संघर्ष कर रहे लोगों को सोशल मीडिया की गुमनामी में अपने सिर को पानी से ऊपर रखने से रोक सकते हैं। नया एल्गोरिथ्म उन लोगों को संबोधित नहीं करेगा जो ट्विटर या इंस्टाग्राम की तरह एक अलग प्लेटफॉर्म में विश्वास करेंगे। लेकिन श्वार्ट्ज का कहना है कि इस एल्गोरिदम को अन्य सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म के साथ भी अनुकूलित किया जा सकता है।

"फेसबुक हमारी आबादी में औसत व्यक्ति द्वारा अधिक बार उपयोग किया जाता है, इसलिए इसने अधिक डेटा प्रदान किया है," वे कहते हैं। "दूसरी ओर, फेसबुक पर अन्य सोशल मीडिया डोमेन के लिए बनाए गए मॉडल को 'अनुकूलित' करने के तरीके हैं और हम उस डोमेन के लिए खरोंच से एक मॉडल को प्रशिक्षित कर सकते हैं और, पिछले काम से, मैं उम्मीद करूंगा कि यह लगभग भी काम करेगा।"

अभी, वे सटीकता बढ़ाने के लिए, फेसबुक से चिपके हुए हैं। लेकिन यह ट्रायल रन एक बात दर्शाता है: लोगों ने बात की है। यह वास्तव में समझने के लिए कि वे क्या कह रहे थे, एक एल्गोरिथ्म लिया।

महत्व:

अवसाद अक्षम और उपचार योग्य है, लेकिन कम कर दिया गया है। इस अध्ययन में, हम दिखाते हैं कि फेसबुक पर उपयोगकर्ताओं की सहमति से साझा की गई सामग्री उनके मेडिकल रिकॉर्ड में भविष्य में होने वाली अवसाद की भविष्यवाणी कर सकती है। डे-प्रैस की भाषा की भविष्यवाणी में विशिष्ट लक्षणों के संदर्भ शामिल हैं, जिसमें उदासी, अकेलापन, शत्रुता, अफवाह और बढ़े हुए आत्म-संदर्भ शामिल हैं। इस अध्ययन से पता चलता है कि सोशल मीडिया डेटा का विश्लेषण अवसाद के लिए सहमति व्यक्त करने वाले व्यक्तियों की स्क्रीनिंग के लिए किया जा सकता है। इसके अलावा, सोशल मीडिया सामग्री चिकित्सकों को अवसाद के विशिष्ट लक्षणों को इंगित कर सकती है।

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