Les chercheurs du programme de recherche en informatique biomédicale (GRIB) de l’UPF et de l’Institut de recherche médicale Hospital del Mar (IMIM) à Barcelone, en Espagne, ont identifié des changements comportementaux et linguistiques dans les tweets en espagnol publiés par des utilisateurs souffrant de dépression et qui prennent des médicaments pour traiter cette maladie.
Leurs travaux ont été publiés dans Journal de recherche médicale sur Internet et était dirigé par Ferran Sanz; avec Angela Leis et Francesco Ronzano comme premiers auteurs, qui ont dirigé le travail avec Miguel Angel Mayer et Laura I Furlong, tous du groupe de recherche Integrative Biomedical Informatics.
La dépression est l’une des maladies mentales les plus répandues. Selon l’Organisation mondiale de la santé, elle affecte plus de 322 millions de personnes de tous âges et est l’une des principales causes de handicap dans le monde.
La possibilité d’analyser des données massives partagées sur les réseaux sociaux nous offre de nouvelles opportunités pour mieux comprendre le comportement de leurs utilisateurs. Dans cette étude, utilisant le Big Data et le text mining, les scientifiques ont analysé les tweets d’utilisateurs qui ont mentionné qu’ils prenaient des médicaments pour le traitement des troubles dépressifs.
L’objectif principal était de détecter les effets de ce médicament en modifiant la langue utilisée dans leurs tweets ou dans la manière dont ces personnes utilisaient Twitter.
Dans une étude précédente, l’équipe de chercheurs a observé que les utilisateurs de Twitter susceptibles de souffrir de dépression affichent des caractéristiques comportementales et linguistiques spécifiques. Cet article se concentre sur les changements dans les caractéristiques des messages qui peuvent être associés au traitement avec des médicaments antidépresseurs.
Les résultats les plus notables ont révélé que pendant les périodes au cours desquelles les utilisateurs déclaraient recevoir un traitement antidépresseur, leur activité sur Twitter augmentait avec des messages plus longs mais publiant moins de messages la nuit.
Ils ont également interagi davantage avec d’autres utilisateurs (par exemple, via une augmentation du nombre de mentions par tweet, ce qui peut refléter un intérêt à interagir avec d’autres personnes) et aussi une augmentation des émotions positives, liées au bonheur et à la surprise.
Nous pouvons affirmer que les schémas comportementaux des personnes sous traitement par des antidépresseurs changent et ont tendance à ressembler à ceux des personnes qui ne souffrent pas de dépression. «
Angela Leis, Universitat Pompeu Fabra – Barcelone
Il existe différents types de médicaments antidépresseurs, et cette étude se concentre spécifiquement sur les inhibiteurs sélectifs de la recapture de la sérotonine, qui sont le médicament le plus couramment prescrit pour traiter la dépression. Premièrement, ils ont sélectionné les chronologies des utilisateurs mentionnant les antidépresseurs ISRS dans leurs tweets.
Ensuite, « nous avons analysé les changements de caractéristiques comportementales et linguistiques dans les tweets postés pendant que les utilisateurs étaient en traitement, en comparaison avec les tweets postés par les mêmes utilisateurs alors qu’il était moins probable qu’ils prenaient ces médicaments », explique Francesco Ronzano. 186 utilisateurs et leur calendrier avec 668 842 tweets ont finalement été inclus dans l’étude.
« L’utilisation de techniques basées sur le Big Data et le text mining, qui permettent de détecter les changements dans la manière dont les utilisateurs interagissent sur leurs réseaux sociaux, comme Twitter, peut nous offrir de nouvelles opportunités de suivi et de surveillance des patients souffrant de l’un des les problèmes de santé les plus répandus, comme la dépression », conclut Ferran Sanz, professeur ordinaire au Département des sciences expérimentales et de la santé de l’UPF (DCEXS) et directeur du programme de recherche en informatique biomédicale (GRIB) de l’IMIM et de l’UPF.
La source:
Universitat Pompeu Fabra – Barcelone
Référence du journal:
Leis. UNE., et al. (2019) Détection des signes de dépression dans les tweets en espagnol: analyse comportementale et linguistique. Journal de recherche médicale sur Internet. doi.org/10.2196/14199.
