최근 한 연구에서 사람들이 페이스북 게시물에서 사용하는 언어를 통해 미래의 우울증을 정확하게 예측할 수 있다는 것이 밝혀졌다.

펜실베니아 대학과 스토니 브룩 대학의 연구진은 사용자가 몇 개월 동안 공유한 소셜 미디어(SNS) 데이터를 분석해 우울증을 진단할 수 있도록 했다. 그 결과 이들의 알고리즘이 미래의 우울증을 정확하게 예측할 수 있다는 사실을 발견했다. 이 조건의 지표는 적개심과 외로움에 대한 언급, ‘눈물’, ‘감정’과 같은 단어 또한 "I"와 "me"와 같은 1인칭 대명사의 사용을 포함했다.

WWBP(World Well-Being Project, 세계 웰빙 프로젝트)의 수석 연구원이자 수석 논문 작성자인 H. 앤드류 슈워츠는 "사람들이 소셜 미디어와 온라인상에서 쓰는 언어는 의학 및 연구에 있어서 다른 방법으로 접근하기 어려운 삶의 측면을 포착한다."면서 “우울증, 불안감, PTSD와 같은 상황을 고려하면, 사람들이 자신을 디지털로 표현하는 방법을 통해 더 많은 신호를 발견할 수 있다."고 말했다.

WWBP는 6년 동안 사람들이 특정 단어들을 사용하는 것이 어떻게 내면의 감정과 만족감을 반영하는지를 연구해왔다. 2014년, WWBP 창립 연구 과학자 아이흐스타에트(Eichstaedt)는 SNS가 특히 우울증에 대한 정신 건강 결과를 예측할 수 있는지에 대해 의문을 갖기 시작했다.

그는 "SNS 데이터에는 게놈과 유사한 마커가 포함되어 있다. 유전학에서 사용되는 것과 아주 유사한 방법을 통해 SNS 데이터를 샅샅이 뒤져 이러한 마커를 찾을 수 있다. 우울증은 이런 방법으로도 꽤 감지할 수 있는 것으로 보인다. 그것은 실제로 사람들의 SNS 사용을 피부병이나 당뇨병과 같은 것이 아닌 방식으로 변화시킨다."고 설명했다.

이 알고리즘을 만들기 위해 Eichstaedt와 동료들은 우울증을 앓고 있는 각 개인에 대한 진단과 같은 시간 동안 524,292개의 페이스북 업데이트를 살펴보았다. 그들은 가장 자주 사용하는 단어와 구를 결정하고 200개의 주제를 모델링하여 그들이 "우울증 관련 언어 마커"라고 부르는 것을 분석했다. 마지막으로, 그들은 참가자들이 그러한 표현을 사용하는 방법 및 빈도와 비교했다.

연구진은 이러한 표시들이 적개심, 외로움, 슬픔, 소문과 같은 감정적, 인지적, 대인관계적 과정으로 구성되어 있고, 의료 기록으로 문서화되기 3개월 전에 미래의 우울증을 예측할 수 있다는 것을 알게 되었다.

슈워츠는 "SNS를 사용하는 것이 정신 건강에 좋지 않다는 인식이 있다"며 "그러나 그것은 진단, 모니터링 그리고 궁극적으로는 치료에 있어 중요한 도구가 될 수 있다. 우리는 SNS를 통한 정신 건강 향상을 위한 임상 기록과 함께 사용될 수 있다는 것을 보여주었다"고 말했다.

Reference

1.Johannes C. Eichstaedt, Robert J. Smith, Raina M. Merchant, Lyle H. Ungar, Patrick Crutchley, Daniel Preoţiuc-Pietro, David A. Asch, and H. Andrew Schwartz. Facebook language predicts depression in medical records. PNAS, 2018 DOI: 10.1073/pnas.1802331115