【社交媒体如何“出卖”了你的情绪?】社交媒体若何“出卖”您的情感

一小我的脸书时候线或Instagram相册 。 就是他或她的心理健康数字晴雨表 。 它并不是经由过程脸色符号、标签以及激励人心的名言警语表示出来的 。 而是躲藏在一些您自己不知道的较为微妙的旌旗灯号里 , 就像大夫的血压计和心律显示器一样 , 可以对一小我的心理健康供给精确的诊断 。
那些喜好在社交煤体上分享最新猫咪视频或观光照片的人 , 可能会对这个结论十分惊奇 。 这同时也意味着 , 社交媒体储藏着主要的潜能——好比拯救生命 。 仅在美国 , 每13分钟就有一人自杀 , 曩昔50年里专家一向在研究自杀者的念头和行为模式 , 但都没有取得本色性的进展 。 展望精力病爆发和抑郁症发生也面对着同样的难题 。
大数据方式展望心理健康
此刻 。 科技人员经由过程机械进修和数据挖掘手艺 , 从社交媒体上的海量碎片数据中提守信息 , 以上环境正在发生改变——人们已经经由过程这些方式跟踪并展望了流感的爆发 , 此刻起头转标的目的应对心理健康问题 。
研究发现 , 若是一小我患有抑郁症 , 他的Instagram就可能推送色彩更蓝、更灰、更暗 , 人脸更少的照片 。 这些照片收到的费往往很少 , 但评论良多 。 他还可能喜好用“墨井”滤镜 , 把彩色照片做当作口角照片 , 而不是用“瓦伦西亚”滤镜提高亮度 。
即便如斯 , 单凭这些也不足以诊断或展望一小我得了抑郁症 。 不外这对构建预判抑郁症的模子至关主要 。 该是“机械进修”方式派上用场的时辰了 。
哈佛大学和佛蒙特大学的研究人员比来操纵这些手艺阐发了Instagram上近44000条帖文 , 由此得出的楔型可以准确识别70%的抑郁症患者 , 而通俗大夫只能诊断出42%的患者 。 同时 , 模子呈现假阳性的比例也较低(不外这个统计数字来自另一批人群 , 所以这样的比力可能不公允) 。 甚至 , 在心理大夫作出正式渗断之前 , 用户的订阅内容就已经呈现了抑郁旌旗灯号 , 这就让Instagram当作为了某种预警系统 。
持久以来 , 心理大夫认为说话和心理健康之间存在联系 , 好比精力割裂症患者措辞经常前后脱节和离题 , 而抑郁症患者措辞会较多利用第一人称单数 。 最新的方式是 , 把或人的推特名字输入“文字阐发”软件(AnnlyzeWords)——这是一个免费的文天职析东西 , 它会存眷虚词(代词、冠词和介词)以阐发用户的情感和思维体例 。 好比 , 某个用户比来在推特上颁发了1017个词语 , 这些词都表白他感应生气和担忧 , 在积极情感方面低于平均值 , 就可得知现实上他比来对于宿世界的状况确实感应灰心 。 若是把“@realdonaldtrump”(编者注:美国总统特朗普的推特名)输入AnalyzeWords 。 您会发现美国总统特朗普在积极情感方面得分很高 , 而担忧、愤慨和沮丧情感的得分则可能低于平均值 。

除了这种对情感和社交气概的快速、有时甚至搞笑的考试 , 研究人员还在深切探讨心理健康方面的问题 。
可以反映出抑郁症的信息包罗负面词汇(“不”、“从不”、“牢狱” , “谋杀”)的利用增添和积极词汇(“欢愉”、“沙岸”和“照片”)的利用削减 , 但这些信息都不具有确定性 。 美国哈佛大学、斯坦福大学和佛蒙特大学的研究人员更进一步 , 从约28万条推文中提掏出了很多特征(情感、说话和语境等) , 这一次得出的计较横型在判定抑郁症用户方面得分很高 , 还准确地预判了九当作的创伤后应激障碍 。
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