Les publications Facebook permettraient un meilleur dépistage des cas dépressifs
Une analyse des messages, vidéos et statuts postés sur Facebook pourrait permettre d'améliorer le dépistage de la dépression et de prédire un futur diagnostic avec autant de précision que les outils utilisés par les cliniciens dans le cadre médical.
Les auteurs ont consulté le contenu des publications de Facebook d'individus qui ont accepté de confier leurs données médicales et leur profil Facebook. Ils ont pu accéder à l'historique des statuts Facebook publiés par 683 patients se rendant dans un grand service d'urgence universitaire, dont 114 avaient reçu un diagnostic de dépression dans leur dossier médical.
En examinant 524 292 données de Facebook, les scientifiques américains ont construit un algorithme. Ils ont déterminé les mots et les phrases les plus fréquemment utilisés, puis modélisé 200 sujets afin d'explorer ce qu'ils ont appelé des "marqueurs de langage associés à la dépression". Enfin, ils ont comparé de quelle manière et à quelle fréquence les participants déprimés les ont utilisés par rapport aux participants témoins.
Les marqueurs ou prédicteurs linguistiques comprennent les processus émotionnels (tristesse), interpersonnels (solitude et hostilité) et cognitifs (nombrilisme et rumination).
Principal enseignement : le modèle mis au point s'avère performant pour identifier les personnes dépressives. L'algorithme réussit même à repérer le trouble, de manière significative, trois mois avant que le diagnostic ne soit posé par un médecin.
Les auteurs considèrent qu'une évaluation de la dépression réalisée de manière discrète par le biais des médias sociaux chez des utilisateurs consentants pourraient être un bon complément aux procédures de dépistage et de surveillance existantes.
(référence : PNAS, 15 octobre 2018, doi : 10.1073/pnas.1802331115)