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Health
Forscher der University of Pennsylvania haben herausgefunden, dass sich bei Menschen, bei denen sich eine Depressionen abzeichnet, das Posting-Verhalten ändert.
Die Facebook-Timeline verrät ja so einiges über uns: Wo wir in den Ferien waren, mit wem wir abhängen, welche Events wir besuchen. Dass sie aber auch Aufschluss über unsere psychische Gesundheit geben und sogar Hinweise darauf liefern kann, ob ein Mensch in den folgenden Monaten an einer Depression erkrankt, haben Forscher der University of Pittsburgh jetzt herausgefunden.
Das Team um Professor Andrew Schwartz hat dazu die Krankenakten und Facebook-Posts von 683 Patienten ausgewertet, die in die Notaufnahme eingeliefert worden sind. Insgesamt 500.000 Facebook-Beiträge von Patienten sind am Ende analysiert und in Zusammenhang mit der Krankheitsgeschichte gebracht worden.
Ich-Perspektiven
Die Wortwahl der Menschen, die unter Depressionen leiden, unterschied sich deutlich von den anderen: Die Betroffenen beschrieben häufig, dass sie einsam und traurig waren. Konkret wurden häufig die Wörter "Tränen", "vermissen", "verloren" und "allein" benutzt. Auch "Müdigkeit"oder "Krankheit" tauchte oft in den Posts auf. Eine interessante, aber wenig überraschende Feststellung.
Auffälliger ist allerdings, dass die depressiven Menschen häufiger die Worte "Ich" und "mich" benutzten – was die Forscher darauf schliessen lässt, dass sich die Betroffenen häufig mit sich selber befassten. Diese Ergebnisse bestätigen frühere Untersuchungen, in denen nachgewiesen werden konnte, dass Menschen mit Depressionen häufig von sich selbst erzählen. Allerdings hatten sich die vorangegangen Studien nur auf private Texte konzentriert – und nicht auf öffentliche Social-Media-Posts.
Früherkennung durch Algorithmus
Die Forscher programmierten schliesslich mit Hilfe der gewonnen Daten einen Algorithmus, der Depressionen ausschliesslich anhand der Facebook-Timeline erkennen soll. Als Grundlage wurden dafür die Beiträge aus den letzten sechs Monaten verwendet. Erstaunlicherweise konnte ihr Algorithmus bei 70 Prozent der Profile erkennen, dass es sich um Betroffene handelt. Bei Beiträgen, die länger als ein halbes Jahr vor der Diagnose verfasst wurden, erkannte der Computer die Depressionen kaum – was dafür spricht, dass die Krankheit die Wortwahl der Betroffenen erst kurz vor dem Einsetzen ändert.
Gesundheitsinfos für den Hausarzt
Die Forscher wollen mit dieser Arbeit dabei helfen, die Krankheit schon vor dem Ausbruch zu erkennen. "So ein Algorithmus könnte Social-Media-Beiträge in Gesundheitsinformationen verwandeln", so die Autoren im Fazit der Studie. Sie könnten sich vorstellen, dass die Auswertung der sozialen Medien den Hausarzt-Besuch mit wertvollen Hinweisen ergänzen könnte – fordern aber strikte Datenschutzregelungen. Trotzdem: Irgendwie spooky, oder was denkt ihr?