Depresyon vakalarını keşfetmek için bu sosyal ağı kullanan bir yöntem geliştirdiler.
- Bir çalışma, Facebook sosyal ağından elde edilen bilgilerle depresyon bozukluğunun erken teşhisinin yapılabileceğini ortaya koydu.
Stony Brook ve Pennsylvania (Amerika Birleşik Devletleri) üniversitelerinden uzmanlar tarafından yapılan ve Ulusal Bilimler Akademisi Proceedings (İngilizce) dergisinde yayınlanan araştırmaya göre, üç aya kadar önceden tahmin etmek için bir algoritma kullanmak mümkündür. Facebook kullanan bir kişi depresyon belirtileri geliştirdiğinde.
Uzmanlar, bu sonuca, (daha sonra altı yıl boyunca) ayrıntılı bir şekilde analiz ettikten sonra, 114'ü depresif bir durumla teşhis edilen 1.200 kullanıcıdan oluşan bir grubun yarım milyon verilerini ve etkileşimlerini incelediler. Toplanan bilgiler arasında düşmanlık ve yalnızlık duygularının yanılsamaları ve birinci şahısta zamirlerin kullanılması ('ben', 'ben', vb.) Vardı.
Bu yöntemin avantajlarından biri, maliyetleri düşürmesi ve aynı zamanda tıbbi ofiste normalde fark edilmeyen kalıpları tanımlamasıdır . Çalışmanın baş yazarı H.Andrew Schwartz'a göre, bu bulgu tıbbi verilerle birleştiğinde, "hastalığın biyofiziksel belirteçlerine kıyasla nispeten patlamamış bir boyuttadır."
Buna ek olarak, bu öncü teknik, sosyal ağların hasta tarafından kullanımının ayrıntılı bir analizi yoluyla diğer akıl hastalıklarını tespit etmek için çok çeşitli araçlar açabilir .
Fotoğraf: © Adam Gregor
Etiketler:
Psikoloji Çıkış Yapmak Sözlük
- Bir çalışma, Facebook sosyal ağından elde edilen bilgilerle depresyon bozukluğunun erken teşhisinin yapılabileceğini ortaya koydu.
Stony Brook ve Pennsylvania (Amerika Birleşik Devletleri) üniversitelerinden uzmanlar tarafından yapılan ve Ulusal Bilimler Akademisi Proceedings (İngilizce) dergisinde yayınlanan araştırmaya göre, üç aya kadar önceden tahmin etmek için bir algoritma kullanmak mümkündür. Facebook kullanan bir kişi depresyon belirtileri geliştirdiğinde.
Uzmanlar, bu sonuca, (daha sonra altı yıl boyunca) ayrıntılı bir şekilde analiz ettikten sonra, 114'ü depresif bir durumla teşhis edilen 1.200 kullanıcıdan oluşan bir grubun yarım milyon verilerini ve etkileşimlerini incelediler. Toplanan bilgiler arasında düşmanlık ve yalnızlık duygularının yanılsamaları ve birinci şahısta zamirlerin kullanılması ('ben', 'ben', vb.) Vardı.
Bu yöntemin avantajlarından biri, maliyetleri düşürmesi ve aynı zamanda tıbbi ofiste normalde fark edilmeyen kalıpları tanımlamasıdır . Çalışmanın baş yazarı H.Andrew Schwartz'a göre, bu bulgu tıbbi verilerle birleştiğinde, "hastalığın biyofiziksel belirteçlerine kıyasla nispeten patlamamış bir boyuttadır."
Buna ek olarak, bu öncü teknik, sosyal ağların hasta tarafından kullanımının ayrıntılı bir analizi yoluyla diğer akıl hastalıklarını tespit etmek için çok çeşitli araçlar açabilir .
Fotoğraf: © Adam Gregor
-ewinga--przyczyny-objawy-leczenie-i-rokowania.jpg)
