I tuoi tweet potrebbero mostrare se hai bisogno di aiuto per il disturbo bipolare

Il disturbo bipolare provoca periodi di grave depressione punteggiati da periodi di umore elevato o mania. Le persone con questa condizione si comportano in modi estremi, sperimentando picchi estremi e iperattività seguiti da bassi devastanti e letargia. Alcune stime suggeriscono che il 30 per cento morirà per suicidio.

Un modo per prevenire i comportamenti più estremi è individuare i sintomi mentre si stanno sviluppando ma prima che si manifestino completamente. Ciò consente al trattamento di iniziare presto. Quindi un modo per individuare automaticamente questi primi segni avrebbe enormi implicazioni per i malati, le loro famiglie e gli operatori sanitari.

Oggi, Yen-Hao Huang e i suoi amici della National Tsing Hua University di Taiwan affermano di aver sviluppato un modo per identificare i primi segni del disturbo bipolare tramite i social media. Dicono che il loro metodo potrebbe avere implicazioni significative per il modo in cui vengono valutati i potenziali pazienti.

L'esordio del disturbo bipolare è caratterizzato da sintomi come parlare troppo, disturbi del sonno e rapidi cambiamenti di umore. E si scopre che molti malati condividono i dettagli della loro condizione, comprese le date della diagnosi, su piattaforme di social media come Twitter.

Questo ha dato ai ricercatori un'idea. Dato che potevano essere sicuri che i tweet provenissero da persone con una diagnosi bipolare, quali modelli di comportamento avrebbero potuto dimostrare in anticipo?

Per scoprirlo, questi ragazzi hanno analizzato circa 10.000 tweet pubblicati tra il 2006 e il 2016 da oltre 400 persone con diagnosi di disturbo bipolare. Hanno confrontato questi tweet con quelli di un numero simile di persone scelte a caso, che fungevano da gruppo di controllo.

Il team ha controllato il modello di pubblicazione nel tempo per vedere come corrispondeva ai normali schemi di sonno. Hanno esaminato la frequenza dei tweet per valutare quanto fosse loquace ogni utente. Hanno studiato i tipi di parole utilizzate in ogni tweet per il sentimento e il contenuto emotivo.

Hanno anche sviluppato una misura fonologica completamente nuova elaborando l'energia esplosiva di ogni parola come se fosse espressa. Questa idea si basava sul pensiero che le persone con i primi segni di disturbo bipolare usano più parole ad alta energia.

I ricercatori hanno quindi utilizzato un approccio a finestra scorrevole per vedere come il contenuto del flusso di Twitter di ogni persona è cambiato nel tempo, in particolare quando si avvicinava al punto di una diagnosi.

Infine, il team ha addestrato un algoritmo di apprendimento automatico per utilizzare combinazioni di queste caratteristiche per distinguere tra persone con e senza segni precoci di disturbo bipolare. Hanno raggiunto una precisione di identificazione superiore al 90%.

La nuova misura del team dell'energia fonologica di ogni parola è particolarmente buona. Impiegando semplicemente la caratteristica fonologica con il modello di insieme di testo puro, il classificatore può ottenere una precisione superiore al 91 percento, dicono.

È interessante notare che Huang e colleghi chiamano questo approccio crowdsourcing inconscio. Sottolineano che l'insieme di tweet di una persona che soffre di disturbo bipolare può fornire un ricco flusso di informazioni sullo stato mentale. Quindi queste persone stanno fornendo inconsciamente un set di dati che può essere estratto per ottenere informazioni.

Non è chiaro quante più informazioni possono essere raccolte in questo modo. Ma è improbabile che il disturbo bipolare sia l'unico stato mentale che può essere identificato.

Questo è un lavoro interessante che ha il potenziale per offrire alle persone con disturbo bipolare il trattamento di cui hanno bisogno non appena possibile.

I nostri risultati sperimentali dimostrano che i modelli proposti potrebbero contribuire notevolmente alle valutazioni regolari delle persone con disturbo bipolare, che è importante nell'ambito delle cure primarie, affermano.

E ciò dovrebbe ridurre al minimo le possibilità di comportamenti estremi che potrebbero altrimenti portare al peggior risultato possibile.

Rif: arxiv.org/abs/1712.09183 : Rilevazione della fase prodromica del disturbo bipolare da aspetti psicologici e fonologici nei social media

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