Протокол TLS | Защищенные сетевые протоколы
Cada dia, la gent publica els seus pensaments més personals en els seus feeds de Facebook, confiant a Internet la informació que no confien a una persona real. Tot i que aquests missatges poden semblar sorolls sense sentit per a altres usuaris, els autors d’un nou Actes de l'Acadèmia Nacional de Científics l’estudi va descobrir que eren crits digitals d’ajuda. Amagats en l’idioma d’aquestes publicacions, van trobar una manera d’identificar els usuaris que pateixen la depressió, fins i tot si els propis usuaris encara no ho saben.
Ara, quan la gent llança els seus pensaments al buit de Facebook, un algorisme pot escoltar el significat en les seves reflexions. L'article, escrit pel científic informàtic de la Universitat Stony Brook H. Andrew Schwartz, Ph.D., i el doctorat de la Universitat de Pensilvania, Johannes Eichstaedt, Ph.D., descriu com pot un nou algorisme predir diagnòstics futurs de depressió mitjançant la identificació de determinades paraules clau i frases que la gent utilitza a les seves actualitzacions d'estat de Facebook.
"La depressió afecta molts aspectes de la vida. No estic tan segur que la gent que arribi tant com només és que el llenguatge en línia, igual que el llenguatge fora de línia, sovint reflecteix qui és o quin és l'estat ", explica Schwartz Invers. "Les paraules indicatives de la depressió suggereixen que les persones estan arribant a la manera de sentir-se, però també hi ha diferències d’estil que semblen menys per arribar, com ara un major ús de l’autorreferència (" jo "," jo ").
Van provar el seu algorisme analitzant les publicacions de Facebook de 683 usuaris d’una àrea metropolitana urbana, 114 dels quals van ser diagnosticats amb depressió pels metges, com van confirmar els registres mèdics. En particular, van analitzar el contingut de les publicacions realitzades anterior al diagnòstic de cada usuari per avaluar si la presència de les xarxes socials d'una persona podria predir qui ja tenia problemes amb la depressió i provar si l’algorisme de predicció de la depressió realment funcionava.
En aquests registres, van trobar canvis en la forma en què els individus deprimits utilitzaven les xarxes socials. Solien utilitzar més pronoms en primera persona (jo, jo, jo) més que els que no van ser diagnosticats amb depressió. Sovint, aquestes persones es van queixar de símptomes físics a través de les publicacions de Facebook, normalment usant paraules com "ferit", "cansat", "cap" i "dolent". A més, van utilitzar més paraules que indicaven rumor, com "espantat", " la ment "i" la preocupació ". La rumination és un marcador de depressió definit per l'obsessió pels detalls que finalment condueixen a una ansietat persistent i trencant.
Però potser el més revelador és el fet que les publicacions d’usuaris deprimits tendeixen a ser molt més llargues que les dels usuaris deprimits. Per any, els usuaris deprimits van escriure una mitjana de 1.424 paraules més a través de totes les publicacions.
Eines com aquesta són poderoses perquè poden evitar que la gent lluiti silenciosament per mantenir el cap per sobre de l'aigua per perdre's en l'anonimat de les xarxes socials. El nou algorisme no s'adreça a persones que prefereixin confiar en una plataforma diferent, com ara Twitter o Instagram. però Schwartz diu que aquest algorisme també es pot adaptar a altres plataformes de xarxes socials.
"Facebook es fa servir amb més freqüència per la persona mitjana de la nostra població, de manera que ha proporcionat més dades", diu. "D'altra banda, hi ha mètodes per" adaptar "un model construït a Facebook a altres dominis de xarxes socials i podríem formar un model des de zero per a aquest domini i, des del treball anterior, espero que funcioni gairebé també."
Ara mateix, s’adhereixen a Facebook i volen augmentar la precisió. Però aquesta prova demostra una cosa: les persones han parlat. Només calia un algorisme per entendre realment el que estaven dient.
Importància:
La depressió és incapacitant i tractable, però no es diagnostica. En aquest estudi, mostrem que el contingut que comparteixen els usuaris que consenti a Facebook pot predir una futura depressió en els seus registres mèdics. La llengua predictiva de la depressió inclou referències a símptomes típics, incloses la tristesa, la soledat, l’hostilitat, la rumorització i l’augment de l’autorreferència. Aquest estudi suggereix que es podria utilitzar una anàlisi de les dades sobre mitjans socials per visualitzar els individus que estiguessin consentint per a la depressió. A més, el contingut dels mitjans socials pot indicar als metges els símptomes específics de la depressió.
També us pot agradar: el vostre cervell als mitjans de comunicació social
Day of the Dead: Com es va trobar la vida antiga amb els mitjans de comunicació social
El Dia dels Morts neix a partir d’una celebració asteca d’un mes, en honor dels déus del món subterrani. Les vacances, reconegudes avui per Google Doodle, semblen més a les desfilades vives i acolorides amb pintura estel·lar de la cara del crani, però amb el mateix missatge central: celebrar la vida.
Mitjans de comunicació social: la tasca mostra similituds als usuaris de Facebook i als addictes a les drogues
Els llocs de xarxes socials són difícils de renunciar, però els investigadors encara no estan segurs que realment hi hagi una "addicció als mitjans de comunicació social". No obstant això, un nou estudi proporciona evidències que els usuaris de mitjans socials "excessius" comparteixen similituds amb els addictes a les drogues.
Mark Zuckerberg implica que els mitjans de comunicació s’haurien de detenir "excessivament" posant l'accent en el negatiu
Gairebé una setmana després de l’aplicació VPN de Facebook, "Investigació", es va descobrir que els usuaris pagadors tan sols tenien 13 $ 20 per mes per accedir, essencialment, a tots els seus dispositius mòbils (una pràctica que, segons sembla, ha passat des del 2016), ha portat a Mark Zuckerberg a la seva pròpia plataforma per escriure una resposta, publicant el que diu un bloc.