Facebook può capire se sei depresso

Cogliere i primi segnali di depressione da quello che le persone scrivono, condividono o postano su Facebook, grazie ad un algoritmo in grado di scannerizzare i social media e fissare delle bandierine rosse linguistiche spia delle prime avvisaglie della malattia addirittura prima di una diagnosi medica ufficiale. Lo svela una ricerca dell’Università della Pennsylvania e della Stony Brook University pubblicata sulla rivista Proceedings of the National Academy of Sciences.

Lo studio ha analizzando i dati dei social media condivisi nei mesi precedenti a una diagnosi di depressione da un gruppo di persone (1.200) che hanno accettato di condividere i loro dati. I ricercatori hanno scoperto che l’algoritmo poteva prevedere con una certa precisione un rischio di depressione futuro. Gli indicatori della condizione includevano pensieri come ostilità e solitudine, parole come lacrime e sentimenti e l’uso di più pronomi in prima persona come io e me.
 

I ricercatori hanno esaminato 524.292 aggiornamenti di Facebook postati negli anni da chi ha poi avuto una diagnosi di depressione. In questo modo hanno costruito 200 modelli denominati marcatori linguistici associati alla depressione o bandierine rosse linguistiche. Una griglia per poter analizzare il frasario usato e, in corrispondenza di spie, valutare se quel soggetto già presenta la condizione di rischio.

“Quello che le persone scrivono sui social media coglie un aspetto della vita che è molto difficile da analizzare con gli strumenti della medicina e della ricerca”, ha spiegato H. Andrew Schwartz, autore principale del World Well-Being Project (Wwbp) – È una dimensione relativamente inutilizzata in psichiatria rispetto ai marcatori biofisici della malattia; per esempio, quando si presentato i sintomi della depressione, dell’ansia e del disturbo post traumatico da stress, si trovano più segnali nel mondo dei social dove le persone si esprimono più liberamente”.