どの年においても、アメリカの成人人口の6パーセント以上、約1600万人がうつ状態にありますが、必要な治療を受けている人は半分以下であることがわかりました。 もしアルゴリズムがソーシャルメディアをスキャンし、正式な医学的診断が下される前に、この病気の言語的な赤信号を指摘できるとしたらどうでしょうか。

「ソーシャルメディアやオンラインで人々が書くものは、医学や研究において、そうしなければアクセスすることが非常に難しい人生の一面を捉えています。 これは、病気の生物物理学的マーカーと比較して、比較的未開発の次元です」と、ストーニー ブルック大学コンピューター サイエンス学部助教授で World Well-Being Project の主任研究員である H. Andrew Schwartz 氏は語ります。 「たとえば、うつ病、不安、PTSD のような症状は、人々がデジタルで自分を表現する方法でより多くのシグナルを見つけます」

Proceedings of the National Academy of Sciences に掲載されたシュワルツの研究は、これがこれまで以上に確かなものであることを示しています。 ストーニー ブルック大学とペンシルベニア大学の研究者たちは、うつ病と診断されるまでの数カ月間に、同意したユーザーが共有したソーシャルメディアデータを分析し、そのアルゴリズムが将来のうつ病を正確に予測できることを発見しました。 その指標には、敵意や孤独感、「涙」や「感情」といった言葉、「私」や「俺」といった一人称代名詞の使用などが含まれていました。

ストーニーブルックの人間言語分析ラボとペンシルバニア大学のポジティブ心理学センターに拠点を置く世界幸福プロジェクト（WWBP）の研究者は6年間、人々が使う言葉が内的感情や満足をどう反映するかを研究してきました。 2014年、WWBP創設研究員でペンシルベニア大学の博士研究員であるヨハネス・アイヒステイトは、ソーシャルメディアがメンタルヘルス、特にうつ病の結果を予測することが可能かどうかを考え始めました

「ソーシャルメディアのデータにはゲノムに似たマーカーが含まれているのです」。 ゲノムの手法と驚くほど似ているので、ソーシャルメディアデータを調べてこれらのマーカーを見つけることができます」とEichstaedt氏は説明します。 「うつ病は、この方法でかなり検出できるもののようです。それは、皮膚病や糖尿病のようなものがしない方法で、人々のソーシャルメディアの使用を本当に変えます」

Eichstaedt と Schwartz は、この研究のために、Penn Medicine Center for Digital Health の同僚 Robert J. Smith、Rainer Merchant、David Asch、Lyle Ungar とともにチームを作りました。 研究者たちは、これまでの研究で行われてきたように、うつ病を自己申告する参加者を集めるのではなく、Facebookのステータスと電子医療記録情報の共有に同意した人々のデータを特定し、機械学習技術を使用してそれを分析し、正式なうつ病診断を受けた人々を区別したのだ

約1200人が、両方のデジタルアーカイブの提供に同意した。 このうち、医療記録にうつ病の診断があったのは114人であった。 そして研究者たちは、うつ病の診断を受けたすべての人と、対照としてそうでない5人をマッチングさせ、合計683人のサンプルを得ました（ステータスアップデートの単語数が不十分だったため1人を除く）。 これは、研究者のアルゴリズムを訓練し、テストするために、できるだけ現実的なシナリオを作成するためのものです。

「これは本当に難しい問題です」と Eichstaedt 氏は言います。 「683 人が病院にやってきて、そのうちの 15% がうつ病だとしたら、私たちのアルゴリズムは、どの患者を予測できるでしょうか。 もし、アルゴリズムが誰もうつ病でないと言えば、それは85％の精度になります」

アルゴリズムを構築するために、Eichstaedt、Smith、および同僚は、うつ病の各個人の診断までの数年間のFacebookの更新、および対照者の同じ時間スパンの524,292を振り返りました。 彼らは、最も頻繁に使用される単語やフレーズを決定し、200のトピックをモデル化して、彼らが “うつ病に関連する言語マーカー “と呼ぶものを探り当てた。 4475>

これらのマーカーは、敵意や孤独、悲しみ、反芻などの感情的、認知的、対人的プロセスから構成され、医療記録に初めて病名が記録される3か月前から、将来のうつ病を予測できることを知った。

「ソーシャルメディアの利用は精神衛生上よくないという認識がありますが、診断、監視、そして最終的には治療のための重要なツールであることが判明するかもしれません」とシュワルツは言います。 「ここでは、臨床記録とともに使用できることを示しました。これは、ソーシャルメディアによるメンタルヘルス改善の一歩です」

Eichstaedt は、これらのデータを控えめなスクリーニングの一形態として使用する長期的な可能性を見据えています。 「いつの日か、こうしたスクリーニング・システムをケア・システムに統合できるようになればと願っています」と彼は言います。 このツールは黄色い旗を掲げます。最終的には、このツールが特定した人々を、拡張可能な治療法に直接導くことができるようになることを期待しています」

都市部特有のサンプルなど、この研究にはいくつかの制限があり、この分野自体の限界もありますが、たとえば医療記録のすべてのうつ病診断が、構造化臨床面接が提供するゴールドスタンダードと一致しないなどの発見により、うつに苦しむ人々の発見と助けを得るための新しい方法の可能性を提供しています」

そして、この研究は、「うつ」を発見した人々のための新しい方法を提供します。