Ką socialinių tinklų įrašai praneša apie žmogaus nuotaiką?

„Facebook“ naujienų juostoje ar „Instagram“ nuotraukų galerijoje išduodate savo psichinės sveikatos rodiklius, skelbia portalas BBC.  Jie nėra paslėpti akivaizdžiose vietose, tarkim, emodžiuose, grotažymėse ir įkvepiančiose citatose, o slepiasi subtiliose, jums nežinomose užuominose, kuriomis galima nustatyti tokią pat tikslią diagnozę, kaip su gydytojo kraujo spaudimo ar pulso dažnio matuokliais.

Tie, kurie socialines medijas naudoja tik tam, kad pasidalintų kačių ar kelionių vaizdais, gali nustebti – mokslininkų tyrimai rodo, kad socialinės medijos turi didelį potencialą ir gali padėti išsaugoti gyvybes. Skaičiuojama, kad vien Jungtinėse Valstijose kas 13 minučių nusižudo žmogus. Nepaisant to, mūsų gebėjimas numatyti polinkį į savižudybę skatinančias mintis ir elgesį iš esmės nepatobulėjo per 50 mokslinių tyrimų metų.

Nuotraukos sulaukia daugiau komentarų

Tyrimų metu buvo nustatyta, jog depresija sergančių žmonių „Instagram“ paskyroje didesnė tikimybė pamatyti tamsesnes, pilkesnes, mėlynesnes nuotraukas, jose mažiau veidų. Jų nuotraukos dažniausiai surenka mažiau patiktukų, bet daugiau komentarų. Didesnė tikimybė, kad tokiam žmogui labiau patiks „Inkwell“ filtras, kuris nuotraukos spalvas paverčia į juodą ir baltą, negu „Valencia“ filtras, kuris spalvas pašviesina. Nors atskirai šie požymiai nėra tvirtas pagrindas nustatyti depresiją, jie gali būti svarbūs kuriant modelį, kuris padėtų tai daryti. Štai čia reikalingas mašininis mokymasis, priklausantis dirbtinio intelekto sąvokai, kai sistema, be vartotojo įsikišimo, geba nustatyti sąlygų reikšmes.

Mokslininkų gauti modeliai teisingai nustatė 70 proc. naudotojų, sergančių depresija.

Harvardo ir Vermonto universitetų mokslininkai panaudojo šiuos metodus savo naujausioje 44 tūkst. „Instagram“ įrašų analizėje. Jų gauti modeliai teisingai nustatė 70 proc. naudotojų, sergančių depresija. Tuo tarpu bendrosios praktikos medikai nustato 42 proc. tokių atvejų. Jie taip pat turėjo mažiau klaidingai nustatytų teigiamų rezultatų (tačiau šis skaičius buvo nustatytas iš skirtingos gyventojų grupės, tad palyginimas gali būti neteisingas). Depresijos signalai naudotojų naujienų sraute buvo akivaizdūs net prieš oficialią psichiatrų diagnozę, tad „Instagram“ atliko išankstinės perspėjimo sistemos vaidmenį.

Šizofreniją įspėja nerišli kalba

Tuo tarpu psichiatrai jau seniai sieja kalbą ir psichinę sveikatą – nerišli ir lengvai nukrypstanti nuo temos kalba rodo šizofreniją, o padažnėjęs įvardžio „aš“ vartojimas rodo depresiją. Tai įvertinti nuo šiol gali ir modernios priemonės. Pavyzdžiui, „AnalyzeWords“ nemokamoje teksto analizės programoje, kuri susitelkia ties smulkiais žodžiais (įvardžiais, artikeliais, prielinksniais), galima įvesti „Twitter“ vartotojo vardą, o programa įvertina vartotojo emocinį ir mąstymo stilių. Štai įvedę JAV prezidento Donaldo Trumpo „Twitter“ vartotojo vardą @realdonaldtrump, pamatytume, kad jis turi optimistinį emocinį stilių ir mažai tikėtina, kad jis bus susirūpinęs, piktas ar sirgs depresija. Vis dėlto, mokslininkai tiria svarbius psichinės sveikatos klausimus gerokai giliau, nei tai daro greitos, o kartais ir pralinksminančios emocinių ir socialinių stilių analizės internete.

Apie depresiją gali sufleruoti padidėjęs neigiamos reikšmės žodžių naudojimas (pvz.: „ne“, „niekada“, „kalėjimas“, „žmogžudystė“) ir sumažėjęs teigiamos reikšmės žodžių naudojimas („laimingas (-a)“, „paplūdimys“, „nuotrauka“). Tiesa, specialistai aiškina, kad šie signalai nėra labai patikimi. Harvardo, Stanfordo ir Vermonto universitetų mokslininkai išskyrė daugiau bruožų (nuotaika, kalba ir kontekstas) iš beveik 280 tūkst. „Twitter“ žinučių. Gautas skaitmeninis modelis pasiekė aukštą rezultatą atpažįstant naudotojus, sergančius depresija, taip pat sėkmingai nustatė maždaug 9 iš kiekvienos 10-ties žmonių, turinčių potrauminį streso sutrikimą. Chrisas Danforthas, profesorius ir vienas iš mokslininkų Vermonto universitete, teigė, jog pagrindinis modelio rodiklis buvo teigiamos ir neigiamos reikšmės žodžių santykis.

Kitas svarbus rodiklis – padidėjęs „Twitter“ žinučių žodžių skaičius. C. Danforthas pabrėžė, kad buvo įvertinta tik maža, specialiai surinktų žmonių grupė, tačiau į tyrimo rezultatus jis žvelgia optimistiškai. Jo teigimu, šie ir kiti panašūs rezultatai reiškia, kad mūsų elgesys skaitmeninėje erdvėje gali būti naudojamas diagnostikos ir patikros priemonėms. Įtraukus dar ir fizinę informaciją iš „FitBit“ išmaniųjų laikrodžių ir miego programėlių, šios priemonės galėtų būti dar efektyvesnės.

Vis dėlto, susiduriama su lingvistiniais iššūkiais. „Pristačiau savo straipsnį apie šizofreniją psichofarmakologijos pateiktyje!”, „Žiūriu dokumentinį filmą „Aš sergu šizofrenija“, aš tikra būsima psichologė!“ – tokias „Twitter“ žinutes skaitmeninis modelis gali netinkamai atpažinti kaip naudotojus, kurie serga šizofrenija.

2017 metais JAV atliktame tyrime psichikos sveikatos specialistai pirmiausia atmetė tokio tipo žinutes iš 671 „Twitter“ naudotojų. Tuomet mašininis mokymasis diagnozavo šizofreniją 88 proc. tikslumu – toks pasisekimas pasiektas tik bendru kompiuterio ir žmonių darbu.

Nesiekia pakeisti tradicinių diagnostikos metodų

Ką reiktų daryti su visa šia informacija? Įgaliojimų suteikimas būtų gera pradžia. „Microsoft Research“ tyrėjų komanda sugebėjo prognozuoti, kurių mamų elgesys ir nuotaika gali nepalyginamai pasikeisti prieš ir po gimdymo. Jiems tereikėjo ištirti gražiosios lyties atstovių „Twitter“ paskyras. Nors perinatalinė depresija ir nerimas nėra tinkamai diagnozuoti, mokslininkai pripažino nesistengiantys pakeisti tradicinių diagnostikos ir prognozavimo metodų. 

Skaičiuojama, kad žmonės į specialistus pagalbos kreipiasi tik praėjus 6 - 8 metams nuo depresijos pradžios, o nerimo atveju – praėjus 9 - 23 m.

Jie tenori, kad įsivaizduotume, jog besilaukiančios moterys galėtų šį prognozavimo modelį naudoti savo išmaniuosiuose telefonuose. Tokiu būdu, jos gautų „pogimdyvinės depresijos rizikos balą“ per programėlę, kartu su informacija apie išteklius arba, prireikus, intensyvesnę ir skubesnę pagalbą.

Nepaisant to iškyla abejonių dėl asmenų privatumo: kas nutiks, jei skaitmeninėje erdvėje jūsų psichikos sveikata taps visiems matoma? Jūs galite tapti farmacinių įmonių taikiniu ar patirti diskriminaciją iš darbdavių ir draudėjų. Naudotojai dažnai nežino, jog kažkas gavo prieigą prie jų duomenų. Michaelas Zimmeris, privatumo ir interneto etikos specialistas, yra paaiškinęs, jog vien todėl, kad asmeninė informacija iki tam tikro lygio yra prieinama socialiniame tinkle, nereiškia, kad galima ją vogti ir skleisti kitiems.

Šie gauti duomenys ir mašininis mokymasis potencialiai gali padėti anksti atpažinti psichikos sveikatos problemas. Skaičiuojama, kad žmonės į specialistus pagalbos kreipiasi tik praėjus 6 - 8 metams nuo depresijos pradžios, o nerimo atveju – praėjus 9 - 23 m.

O juk socialiniais tinklais reguliariai naudojasi du milijardai žmonių, tad ir Markas Zuckerbergas, dirbamas prie „Facebook“ dirbtinio intelekto planų, neseniai rašė: „Matėme siaubingai tragiškus įvykius – kaip savižudybės, kurių kelios transliuotos gyvai – to galbūt galėjome išvengti, jei kažkas būtų supratęs, kas vyksta ir apie tai pranešęs anksčiau“. Specialistai tikina, kad psichinė žmogaus būklė banguoja realiu laiku – ji gyvena naujienų įrašuose, nuotraukose ir „Twitter“ žinutėse. Tad galbūt prognozė, diagnozė ir gydymas turėtų ten gyventi kartu.