Utiliser Facebook pour prédire la dépression
Une nouvelle recherche utilise plus d'un demi-million de mises à jour de statut Facebook pour prédire les diagnostics de dépression chez les personnes à risque.
La dépression est l'un des problèmes de santé mentale les plus répandus aux États-Unis, avec plus de 16 millions d'adultes ayant vécu au moins un épisode dépressif majeur au cours de leur vie.
Dans le monde entier, l'Organisation mondiale de la santé (OMS) estime que les troubles dépressifs unipolaires seront «la principale cause de la charge mondiale de morbidité» d'ici 2030.
Actuellement, cependant, la condition reste sous-diagnostiquée, en particulier chez les jeunes et les hommes.
Une nouvelle recherche vise à aider à créer de meilleurs outils de dépistage et de diagnostic de la dépression en utilisant les informations fournies par les médias sociaux.
Les chercheurs, dirigés conjointement par Johannes Eichstaedt, chercheur fondateur du World Well-Being Project (WWBP) à Philadelphie, en Pennsylvanie, et H.Andrew Schwartz, chercheur principal du WWBP, ont utilisé un algorithme pour analyser les données des médias sociaux d'utilisateurs consentants. et choisi des indices linguistiques qui pourraient prédire la dépression.
L'équipe a publié ses résultats dans la revue Actes de l'Académie nationale des sciences. Johannes Eichstaedt est le premier auteur de l'article.
Analyse d'un demi-million de publications Facebook
Eichstaedt et ses collègues ont analysé les données de près de 1 200 personnes qui ont accepté de fournir leurs mises à jour de statut Facebook et leurs dossiers médicaux électroniques. Parmi ces participants, seulement 114 avaient des antécédents de dépression.
Le co-auteur de l'étude, Raina Merchant, déclare: «Pour ce projet, tous les individus [ont] donné leur consentement, aucune donnée n'est collectée à partir de leur réseau, les données sont anonymisées et les niveaux les plus stricts de confidentialité et de sécurité sont respectés.»
Ensuite, pour chaque personne qui avait reçu un diagnostic de dépression dans sa vie, les chercheurs ont comparé cinq autres témoins qui ne l'avaient pas fait. De cette façon, les chercheurs ont jumelé 683 personnes.
Les scientifiques ont introduit les informations dans un algorithme. Au total, Eichstaedt et ses collègues ont analysé 524 292 mises à jour de statut Facebook provenant à la fois de personnes ayant des antécédents de dépression et de celles qui n'en avaient pas.
Les mises à jour ont été recueillies à partir des années précédant le diagnostic de dépression et pendant une période similaire pour les participants sans dépression.
En modélisant les conversations sur 200 sujets, les chercheurs ont déterminé une gamme de marqueurs de langage dits associés à la dépression, qui représentaient des indices émotionnels et cognitifs, notamment «la tristesse, la solitude, l'hostilité, la rumination et une auto-référence accrue» - c'est utilisation de pronoms à la première personne, tels que «je» ou «moi».
Eichstaedt et son équipe ont examiné la fréquence à laquelle les personnes atteintes de dépression utilisaient ces marqueurs, par rapport aux témoins.
Les médias sociaux comme outil de diagnostic de la dépression
Les chercheurs ont découvert que les marqueurs linguistiques pouvaient prédire la dépression avec une précision «significative» jusqu'à 3 mois avant que la personne ne reçoive un diagnostic formel.
«Une évaluation discrète de la dépression par le biais des médias sociaux d'individus consentants peut devenir réalisable en tant que complément évolutif aux procédures de dépistage et de surveillance existantes», concluent les auteurs.
Le premier auteur de l’étude commente également les résultats en déclarant: «L’espoir est qu’un jour, ces systèmes de dépistage pourront être intégrés aux systèmes de soins.»
«Cet outil soulève des drapeaux jaunes; à terme, l'espoir est que vous puissiez directement orienter les personnes identifiées vers des modalités de traitement évolutives », poursuit Eichstaedt.
Le chercheur compare ensuite son algorithme de médias sociaux avec une analyse ADN. «Les données des médias sociaux contiennent des marqueurs semblables au génome», explique Eichstaedt.
«Avec des méthodes étonnamment similaires à celles utilisées en génomique, nous pouvons passer au peigne fin les données des médias sociaux pour trouver ces marqueurs. La dépression semble être quelque chose de tout à fait détectable de cette manière; cela change vraiment l'utilisation des médias sociaux par les gens d'une manière que quelque chose comme les maladies de la peau ou le diabète ne fait pas. "
«[Les médias sociaux] peuvent s'avérer être un outil important pour le diagnostiquer, le surveiller et éventuellement le traiter. Ici, nous avons montré qu'il pouvait être utilisé avec les dossiers cliniques, une étape vers l'amélioration de la santé mentale grâce aux médias sociaux. "
H. Andrew Schwartz
