新しいソフトウェアでブログ投稿のうつ病を検出できる
このプログラムは、オンラインのテキストとブログをスキャンして、明白なキーワードだけでなく、ブロガーの心理状態を判断できる微妙な手がかりも特定します。
研究を主導したイスラエルのネゲブ大学ベングリオン大学のYair Neuman教授は、次のように述べています。
「心理学者は、直感によってさまざまな感情状態を見つける方法を知っています。ここに、「ウェブインテリジェンス」の革新的な使用を通じてこれを体系的に行うプログラムがあります。」とNeumanは言いました。
うつ病の多くの人は診断されていません。インターネット上には多数のスクリーニングツールが用意されていますが、うつ病にかかっていると思われる人だけがこれらのツールを使用する可能性があります。
Pedesisという名前のプログラムを設計するために、Neuman教授と彼のチームは、最初に広範な英語のWeb検索を使用してうつ病に関連する単語パターンを定義し、検索用語に関連するテキストを分析しました。
たとえば、プログラムは、「黒」などの状況を比喩的に記述するために作家が使用する色など、さまざまな感情を表す単語を検出する場合があります。ソフトウェアをトリガーする可能性のあるうつ病に関連する他の概念には、睡眠不足や孤独などの用語が含まれます。
彼らはプログラムをテストするために、17,031人のブロガーからの350,000以上のテキストを分析しました。 （ブロガーからの許可は調査の前に取得されました。）Pedesisソフトウェアは、最も落ち込んでいる100人と最も落ち込んでいない100人のブロガーを特定しました。
4人の臨床精神科医のパネルが各グループからの投稿をレビューし、テキストに基づく彼らの臨床印象とソフトウェアの診断の間に78％の相関関係があることがわかりました。
コンピューターで生成された診断またはオンライン療法は、人間の相互作用に代わるものではありませんが、有用なスクリーニングツールを提供する可能性があります。 「誰も実際に優れた人間の判断を置き換えることはできません」とノイマンは言います。 「問題は、ほとんどの人が自分たちの状況に気づいておらず、専門家の心理学者に連絡することが決してないことです。」
Pedesisプログラムはもともと学術目的で設計されましたが、Neumanはこれらの発見が潜在的な自殺をスクリーニングするために臨床的に役立つことを期待しています。広範囲にわたって実装された場合、スクリーニングプロセスはユーザーの状態に対するユーザーの認識を高め、推奨事項を提供する可能性があります。ブロガーが同意する場合、彼または彼女は専門家の助けを求めることができます。
Neuman教授の結果は、トロントで開催される2010年のIEEE / WIC / ACM International Conference on Web Intelligence and Intelligent Agency Technologyで発表されます。
ソース： ベングリオン大学
