لقد أنشأوا طريقة تستخدم هذه الشبكة الاجتماعية لاكتشاف حالات الاكتئاب.
- كشفت دراسة أنه من الممكن إجراء تشخيص مبكر لاضطراب الاكتئاب من خلال المعلومات التي تم الحصول عليها من شبكة التواصل الاجتماعي Facebook.
وفقًا للأبحاث التي أجراها متخصصون من جامعتي ستوني بروك وبنسلفانيا (الولايات المتحدة) ، ونشرت في المجلة العلمية Proceedings التابعة للأكاديمية الوطنية للعلوم (باللغة الإنجليزية) ، من الممكن استخدام خوارزمية للتنبؤ بفترة تصل إلى ثلاثة أشهر مقدمًا عندما يصاب شخص يستخدم فيسبوك بأعراض الاكتئاب.
توصل الخبراء إلى هذا الاستنتاج بعد تحليلهم بالتفصيل (بعضهم لمدة ست سنوات) نصف مليون من البيانات والتفاعلات لمجموعة من 1200 مستخدم ، منهم 114 تم تشخيصهم فيما بعد بحالة الاكتئاب. ومن بين المعلومات التي تم جمعها التلميحات إلى مشاعر العداء والشعور بالوحدة ، وكذلك استخدام الضمائر في الشخص الأول ("أنا" ، "أنا" ، إلخ).
تتمثل إحدى مزايا هذه الطريقة في أنها تقلل التكاليف وتحدد أيضًا الأنماط التي عادة ما تمر دون أن يلاحظها أحد في المكتب الطبي . وفقًا لـ H. Andrew Schwartz ، المؤلف الرئيسي للدراسة ، فإن هذه النتيجة ، إلى جانب البيانات الطبية ، "ذات بعد غير مستغل نسبيًا ، مقارنةً بالعلامات البيوفيزيائية للمرض."
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لهذه التقنية الرائدة فتح مجموعة واسعة من الأدوات للكشف عن الأمراض العقلية الأخرى من خلال تحليل مفصل لاستخدام الشبكات الاجتماعية من قبل المريض.
الصورة: © آدم غريغور
علامات:
عائلة النظام الغذائي والتغذية الدفع
- كشفت دراسة أنه من الممكن إجراء تشخيص مبكر لاضطراب الاكتئاب من خلال المعلومات التي تم الحصول عليها من شبكة التواصل الاجتماعي Facebook.
وفقًا للأبحاث التي أجراها متخصصون من جامعتي ستوني بروك وبنسلفانيا (الولايات المتحدة) ، ونشرت في المجلة العلمية Proceedings التابعة للأكاديمية الوطنية للعلوم (باللغة الإنجليزية) ، من الممكن استخدام خوارزمية للتنبؤ بفترة تصل إلى ثلاثة أشهر مقدمًا عندما يصاب شخص يستخدم فيسبوك بأعراض الاكتئاب.
توصل الخبراء إلى هذا الاستنتاج بعد تحليلهم بالتفصيل (بعضهم لمدة ست سنوات) نصف مليون من البيانات والتفاعلات لمجموعة من 1200 مستخدم ، منهم 114 تم تشخيصهم فيما بعد بحالة الاكتئاب. ومن بين المعلومات التي تم جمعها التلميحات إلى مشاعر العداء والشعور بالوحدة ، وكذلك استخدام الضمائر في الشخص الأول ("أنا" ، "أنا" ، إلخ).
تتمثل إحدى مزايا هذه الطريقة في أنها تقلل التكاليف وتحدد أيضًا الأنماط التي عادة ما تمر دون أن يلاحظها أحد في المكتب الطبي . وفقًا لـ H. Andrew Schwartz ، المؤلف الرئيسي للدراسة ، فإن هذه النتيجة ، إلى جانب البيانات الطبية ، "ذات بعد غير مستغل نسبيًا ، مقارنةً بالعلامات البيوفيزيائية للمرض."
بالإضافة إلى ذلك ، يمكن لهذه التقنية الرائدة فتح مجموعة واسعة من الأدوات للكشف عن الأمراض العقلية الأخرى من خلال تحليل مفصل لاستخدام الشبكات الاجتماعية من قبل المريض.
الصورة: © آدم غريغور
