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準確度70%!你的發文正悄悄洩露你是否憂鬱

2018-03-09 08:49Cheers

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【文/蘇思云 圖/unsplash.com】

你知道美國總統川普(Donald Trump)與總統蔡英文在Twitter發文的心情狀態差異嗎?分析發現,川普較常使用憂鬱情緒字詞,而蔡英文傾向使用正面詞彙或「我們」,因此,在積極情緒上得分較高。

透過語意分析工具來觀察使用者的發文心情,早已不是祕密。當現代人花在社群媒體的時間愈來愈長,個人長期發文內容,累積成的Facebook時間軸與Instagram相簿,足以反映出他的心理健康狀態。

哈佛大學(Harvard University)與佛蒙特大學(University of Vermont)研究人員透過分析近44,000則Instagram貼文,從中建立的模型,可準確辨識70%的憂鬱症患者,而一般醫生只能判斷出42%的患者。

過去這類模型分析多用於監測流感疫情,現在可能成為預防自殺與憂鬱的工具。

匹茲堡大學(University of Pittsburgh)的研究者認為,影響可能是雙向,即一個人心情愈鬱悶,使用社群媒體頻率愈高,卻會使他的心理問題更加惡化。

透過資料探勘與機器學習來分析使用者的心理狀態,目前各種研究仍趨向保守,原因是考量個人隱私。如何透過即時介入提供協助,比起只是單純按讚,顯然是更值得每個人關心的課題。

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【全文未完,完整內容請見《Cheers》210期,網址http://www.cheers.com.tw/article/article.action?id=5088531】

【本文由Cheers雜誌授權報導,未經同意禁止轉載。】

Cheers

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