Esistono molti articoli e saggi che suggeriscono connessioni tra le modalità di utilizzo dei social media e varie forme di malattia mentale, ma oggi sembra che questi stessi siti possano essere utilizzati per diagnosticare precocemente certi casi di depressione, ancor prima che coloro che ne soffrono cerchino un’attenzione clinica.
I ricercatori della Stony Brook University e della University of Pennsylvania hanno messo a punto un algoritmo che analizza il linguaggio utilizzato su Facebook per predire la diagnosi di depressione da parte di un utente.
«Ciò che le persone scrivono sui social media e online coglie aspetti della vita a cui la medicina e la ricerca trovano difficile accedere con altre modalità; – ha dichiarato uno degli autori, Andrew Schwartz – si tratta di una dimensione relativamente inutilizzata rispetto ai marcatori biofisici della malattia, tuttavia le persone che soffrono di ansia, depressione o disturbi da stress post-traumatico lasciano molti segnali della loro condizione nel modo di esprimersi con i mezzi digitali».
L’algoritmo, descritto in un articolo pubblicato su Proceedings of the National Academy of Scientists, è stato realizzato utilizzando 524.292 aggiornamenti di Facebook, alcuni dei quali provenivano da individui a cui è stata successivamente diagnosticata la depressione. I ricercatori hanno individuato le parole e le frasi più frequentemente utilizzate e le hanno classificate in 200 categorie per identificare i cosiddetti “marcatori linguistici associati alla depressione”.
Per validare l’efficacia del software, i ricercatori hanno poi analizzato il contenuto e la frequenza dei post di 683 utenti Facebook; di questi, 114 avevano già ricevuto una diagnosi di depressione e l’algoritmo è riuscito a identificarli attraverso i marcatori di linguaggio. A quanto risulta, le persone affette da depressione hanno maggiori probabilità di usare pronomi riferiti alla propria persona, come io, mio o me, e parole che esprimono tristezza (lacrime, pianto, dolore), solitudine (mancanza, molto, bambino), ansia (paura, turbamento, preoccupazione) e ostilità.
Eichstaedt JC et al. Facebook language predicts depression in medical records. JAMA Dermatol. 2018 Oct 17. Proc Natl Acad Sci U S A. 2018 Oct 15.
