그들은이 소셜 네트워크를 사용하여 우울증의 사례를 발견하는 방법을 만들었습니다.
- 한 연구에 따르면 소셜 네트워크 Facebook에서 얻은 정보를 통해 우울증 장애 를 조기 진단 할 수있는 것으로 나타났습니다.
미국 스토니 브룩 (Stony Brook)과 펜실베이니아 (Pennsylvania) 대학의 전문가들이 수행 한 연구에 따르면, 국립 과학 아카데미 (Proceedings of the National Academy of Sciences) (영문) 학술지에 발표 된 알고리즘에 따르면 3 개월 전까지 예측 알고리즘을 사용할 수있다 Facebook을 사용하는 사람이 우울증 증상을 보일 때
전문가들은 1, 200 명의 사용자 그룹의 50 만 백만 건의 데이터와 상호 작용을 자세하게 (약 6 년 동안) 분석 한 후이 결론에 도달했으며 그 중 114 명은 우울증 상태로 진단되었습니다. 수집 된 정보 중에는 적대감과 외로움에 대한 암시와 첫 번째 사람의 대명사 사용 ( 'me', 'me'등)이있었습니다.
이 방법의 장점 중 하나는 비용을 절감하고 진료소에서 일반적으로 눈에 띄지 않는 패턴을 식별한다는 것 입니다. 이 연구의 수석 저자 인 H. Andrew Schwartz에 따르면, 이 발견은 의료 데이터와 결합하여 "질병의 생물 물리학 적 지표와 비교할 때 상대적으로 탐색되지 않은 차원"이라고한다.
또한, 이 선구적인 기술 은 환자의 소셜 네트워크 사용에 대한 자세한 분석을 통해 다른 정신 질환을 탐지 할 수있는 광범위한 도구를 열 수 있습니다 .
사진 : © Adam Gregor-Shutterstock.com
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- 한 연구에 따르면 소셜 네트워크 Facebook에서 얻은 정보를 통해 우울증 장애 를 조기 진단 할 수있는 것으로 나타났습니다.
미국 스토니 브룩 (Stony Brook)과 펜실베이니아 (Pennsylvania) 대학의 전문가들이 수행 한 연구에 따르면, 국립 과학 아카데미 (Proceedings of the National Academy of Sciences) (영문) 학술지에 발표 된 알고리즘에 따르면 3 개월 전까지 예측 알고리즘을 사용할 수있다 Facebook을 사용하는 사람이 우울증 증상을 보일 때
전문가들은 1, 200 명의 사용자 그룹의 50 만 백만 건의 데이터와 상호 작용을 자세하게 (약 6 년 동안) 분석 한 후이 결론에 도달했으며 그 중 114 명은 우울증 상태로 진단되었습니다. 수집 된 정보 중에는 적대감과 외로움에 대한 암시와 첫 번째 사람의 대명사 사용 ( 'me', 'me'등)이있었습니다.
이 방법의 장점 중 하나는 비용을 절감하고 진료소에서 일반적으로 눈에 띄지 않는 패턴을 식별한다는 것 입니다. 이 연구의 수석 저자 인 H. Andrew Schwartz에 따르면, 이 발견은 의료 데이터와 결합하여 "질병의 생물 물리학 적 지표와 비교할 때 상대적으로 탐색되지 않은 차원"이라고한다.
또한, 이 선구적인 기술 은 환자의 소셜 네트워크 사용에 대한 자세한 분석을 통해 다른 정신 질환을 탐지 할 수있는 광범위한 도구를 열 수 있습니다 .
사진 : © Adam Gregor-Shutterstock.com
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