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Twitter用户的推文可以预测孤独

导读 据估计,在美国,孤独感会影响大约五分之一的成年人。由于孤独感与抑郁症,心血管疾病和痴呆症等因素有关,因此它也构成了公共卫生危机。因

据估计,在美国,孤独感会影响大约五分之一的成年人。由于孤独感与抑郁症,心血管疾病和痴呆症等因素有关,因此它也构成了公共卫生危机。因此,宾夕法尼亚大学医学院的一个研究人员聚集在一起,通过访问用户在Twitter上发布的内容来确定哪些主题和主题可能与孤独感相关。通过将语言分析模型应用于推文,研究人员发现,发推文谈论寂寞的用户更多地发布有关心理健康问题以及诸如与人际关系,物质使用和失眠作斗争之类的信息。这项工作的发现,今天发表在BMJ Open,即使他们没有明确发推文说自己感到孤独,也可能更容易识别孤独的用户并为他们提供支持。

这项研究的主要作者,宾夕法尼亚大学数字健康中心的科学家Sharath Chandra Guntuku博士说:“寂寞可能是一个缓慢的杀手,因为与之相关的某些医学问题可能需要数十年的时间才能显现出来。”“如果我们能够识别孤独的个体并在与发现的主题相关的健康状况开始出现之前进行干预,我们将做出改变,以帮助那些较早生活的人。这可能会非常有力,并会对他们产生长期影响公共卫生。”

通过确定发布到与孤独者相关联的社交媒体上的典型主题和语言标记,该团队发现了构建“孤独感预测系统”所必需的一些要素。

该研究的合著者,数字健康中心的研究协调人拉赫尔·施耐德(Rachelle Schneider)说:“社交媒体有潜力使研究人员和临床医生能够随着时间的推移被动地衡量孤独感。”“通过验证我们的数据,我们可以开发出可靠且准确的工具来进行此监视。”

该团队着眼于宾夕法尼亚州拥有公开访问帐户的Twitter用户,在2012年至2016年的这段时间内,发现6,202个包含“孤独”或“孤独”之类的单词超过五次。比较这些用户的整个Twitter时间线研究人员发现,在一个没有这种语言的匹配小组中,“孤独”的用户发了近两倍的推文,而且晚上发推文的可能性更大。

当通过几种不同的语言分析模型对推文进行分析时,与“非孤独”组相比,发表孤独感的用户与愤怒,沮丧和焦虑有着极高的关联。另外,孤独的群体与推销关系斗争(例如,使用“想要某人”或“没人愿意”),物质使用(“烟”,“杂草”和/或“醉酒”)密切相关。 )以及调节其情绪的问题(“我只是想”,“我不能”和/或使用粗话)。

Guntuku说:“在Twitter上,我们发现孤独的用户表达了对社会支持的需求,而且似乎使用粗言秽语和表达愤怒的态度没有得到满足。”“向前迈进,我们将需要测试这一点,以确定一个人是否可能引起另一个人-孤独是否会引起愤怒,反之亦然?”

小组中没有发布寂寞的用户似乎表现出一些社交关系,因为发现他们更可能参与对话,特别是通过在其推文中加入其他人的用户名(使用“ @twitter_handle”)。

该研究的资深作者,数字健康中心主任Raina Merchant,MD解释说,一旦识别出孤独感,就可以通过多种方式解决孤独感。

她说:“很明显,没有一种适合所有人的模型。”“一些干预措施包括伙伴系统,对等网络,治疗以及用于与他人进行日常互动的技能开发。”

将来,研究人员希望能更好地衡量在线用户所感受和表达的孤独感的不同维度。Guntuku表示,早期工作表明,他们根据这项研究开发的预测模型可以准确地预测选择共享其Twitter数据并经过验证的孤独感调查的患者人群的孤独感。希望很快启动一项计划,以识别在医院接受治疗的孤独患者,然后为他们及其家庭/支持系统制定干预措施。

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