Большое количество друзей, подписок на интересные группы и статусов, а также активное потребление музыкального контента, как ни парадоксально, могут быть индикаторами депрессивного состояния пользователя социальной сети. Об этом говорят результаты исследования, опубликованные в журнале «Психология» НИУ ВШЭ.
Диагноз по профилю
Депрессия — одно из наиболее распространенных заболеваний в мире, часто приводящее к продолжительной нетрудоспособности. В Европе им страдают 9% мужчин и 17% женщин, что составляет около 33,4 млн человек. Национальные системы здравоохранения, по данным отчётов ВОЗ, не вполне успешны в работе с депрессией. Страдает, в том числе, и система профилактики.
Здесь на помощь психиатрам может прийти прогнозирование психологического состояния людей посредством анализа их профилей в социальных сетях. Благодаря ему можно выявить признаки психологического неблагополучия на ранних стадиях с минимумом затрат, считают авторы исследования. А система здравоохранения, в свою очередь, может получить доступ к группам населения, которые по разным причинам — нехватка средств и знаний, субъективные барьеры, стигматизация — не обращаются самостоятельно за психологической помощью.
Большинство исследований в этой области выполнено зарубежными учеными. Так, например, в 2013 году психологи изучили сообщения людей в Twitter, написанные за год перед официальным диагностированием у них клинической депрессии. Результаты показали, что многие испытуемые снижали активность в социальной сети, проявляли религиозную увлеченность, а их сообщения имели негативную тональность.
Другое исследование, сделанное на анализе профилей пользователей в Facebook (принадлежит компании Meta, признанной в России экстремистской организацией), продемонстрировало, что негативные эмоциональные выражения, используемые при обновлении статуса на протяжении 9-10 месяцев, связаны с низкой удовлетворенностью жизнью и субъективным неблагополучием.
Признаки депрессии можно выявлять и с помощью лингвистического анализа текстов. Так, например, в одной из научных работ установили, что в текстах пользователей с депрессией регулярно встречается лексика, связанная с самим заболеванием, названия медикаментов, упоминание специалистов в этой области и т.д. Другими маркерами депрессии могут быть характеристики фотографий — их цвет, яркость, наличие людей на фото, количество лайков, комментариев.
Депрессия «ВКонтакте»
Учёные из Психологического института Российской академии образования (РАО) и Российской академии наук (РАН) решили выяснить, какие информативные признаки могут способствовать выявлению депрессии у русскоязычных пользователей социальной сети «ВКонтакте». Для этого применили технологии машинного обучения: метод опорных векторов и алгоритм случайного леса.
В эксперименте приняли участие 1268 добровольцев — пользователей «ВКонтакте» (886 женщин и 421 мужчина в возрасте от 16 до 79 лет). Все испытуемые заполнили опросник «Шкала депрессии Бека», на основании результатов которого их разделили на три группы с разным уровнем выраженности признаков депрессии (209 — с низким, 780 — со средним, 279 — с высоким уровнем). Информация из личных профилей (с разрешения владельцев) собиралась автоматически с помощью скрипта.
В результате анализа исследователи выделили последовательность наиболее информативных для предсказания депрессии признаков (в порядке убывания):
- количество друзей,
- количество «интересных страниц» и групп,
- количество указанных вузов,
- количество указанных школ,
- число лайков на постах пользователей,
- количество аудиозаписей,
- количество подарков,
- количество фото,
- количество подписок,
- количество указанных родственников.
Также выявлены наиболее значимые содержательные характеристики поведения пользователей социальной сети «ВКонтакте» относительно уровня признаков депрессии:
- общая активность в социальной сети,
- коммуникативная активность,
- активность непосредственно в коммуникации.
Неочевидные признаки
Результаты показали, что в числе признаков депрессии пользователей социальной сети могут быть не вполне очевидные вещи. Так, например, выяснилось, что по большему количеству «интересных» страниц и пабликов, на которые подписан пользователь, можно предсказать его принадлежность к группе людей с выраженной депрессией. Исследователи объясняют это тем, что при снижении коммуникативной активности и активности в целом, может возрастать пассивное использование социальных сетей для потребления информации и сёрфинга. Это согласуется с зарубежными исследованиями, которые подтверждают, что именно среди депрессивных пользователей может быть нездоровое использование социальных медиа — навязчивый просмотр чужих страниц, видео и т.д.
Другой интересный момент, — большое количество друзей позволяет установить принадлежность человека к группе с тяжелым уровнем депрессии. Это, как отмечают авторы, самый информативный признак. Выводы других исследований относительно этого индикатора противоречивы. С одной стороны, при высоком уровне депрессии люди стараются избегать общения в социальных сетях. С другой, может происходить расширение социальной сети депрессивного человека за счет определенной категории «друзей» — бывших партнёров, незнакомых людей. «Можно предположить, что такое поведение является компенсацией общего снижения социальной активности, то есть копинг-стратегией пользователя с депрессией», — отмечают авторы.
Количество лайков на каждый пост пользователя также может быть маркером депрессии. Чем их меньше, тем выше её вероятность. Низкий уровень лайков также может свидетельствовать о меньшей вовлеченности контактов в социальной сети пользователя в его жизнь и создаваемый им контент, говорится в исследовании.
Кроме того, большое количество статусов, записок, а также аудиозаписей — также в числе признаков, предсказывающих депрессию. Статусы не предполагают вовлеченность в прямую коммуникацию, они не отображаются в ленте новостей. А аудиозаписи относятся к сфере пассивного использования. Также, как предполагают исследователи, пользователи в депрессивном состоянии, могут чаще слушать музыку в целях эмоциональной регуляции.
IQ
Авторы исследования:
Наталья Кисельникова, заведующая лабораторией консультативной психологии и психотерапии ФГБНУ ПИ РАО
Максим Станкевич, инженер-исследователь ФИЦ «Информатика и управление» РАН
Мария Данина, старший научный сотрудник лаборатории консультативной психологии и психотерапии ФГБНУ ПИ РАО
Автор текста: Марина Селина
