有许多文章和论文指出，社交媒体的使用与各种形式的精神疾病之间存在联系，但如今，这些网站似乎也可用于早期诊断某些抑郁症病例，甚至在患者寻求临床治疗之前。
石溪大学（Stony Brook University）和宾夕法尼亚大学（University of Pennsylvania）的研究人员开发了一种算法，通过分析 Facebook 上使用的语言来预测用户的抑郁症诊断。
作者之一安德鲁-施瓦茨（Andrew Schwartz）说：“人们在社交媒体和网络上所写的内容捕捉到了生活的方方面面，而医学和研究很难通过其他途径获取这些 信息，“” 就疾病的生物物理标志物而言，这是一个相对尚未开发的维度，然而焦虑症、抑郁症或创伤后应激障碍患者通过数字媒体表达自己的方式留下了许多病情信号。
美国国家科学院院刊》（Proceedings of the National Academy of Scientists）上发表的一篇论文介绍了这一算法，该算法是利用524,292条 Facebook更新建立的，其中一些更新来自后来被诊断出患有抑郁症的个人。研究人员找出了使用频率最高的单词和短语，并将它们分为 200 个类别，以确定所谓的 “与抑郁症相关的语言标记”。
为了验证软件的有效性，研究人员随后分析了 683 名 Facebook 用户的发帖内容和频率；其中 114 人已被诊断出患有抑郁症，算法能够通过语言标记识别出他们。结果发现，抑郁症患者更倾向于使用我、我的或我自己等代词，以及表达悲伤（眼泪、哭泣、悲伤）、孤独（缺乏、很多、孩子）、焦虑（恐惧、不安、担心）和敌意的词语。
Eichstaedt JC 等人. Facebook 语言预测医疗记录中的抑郁症。JAMA Dermatol. 2018 Oct 17. Proc Natl Acad Sci U S A. 2018 Oct 15.
