تكشف صفحتك على موقع "فيسبوك" وصورك على "انستغرام" الكثير عن صحتك النفسية. أصبح من الممكن رصد علامات الاضطرابات النفسية من خلال تتبع دلالات الصور والتعليقات على وسائل التواصل الاجتماعي.

اتضح مؤخرًا أن تشخيص الحالة النفسية من خلال تتبع النشاطات على وسائل التواصل الاجتماعي لا يقل دقة عن تشخيصها بقياس ضغط الدم أو مراقبة سرعة ضربات القلب.

قد يبدو هذا مفاجئ لمن يستخدمون مواقع التواصل الاجتماعي لنشر مقاطع فيديو مضحكة، أو صور رحلاتهم، لأن هذا يعني أن هذه المنصات أصبح لها أهمية كبيرة، وربما تسهم في إنقاذ حياة البعض.

 

 

وسائل التواصل الاجتماعي والانتحار

تشهد الولايات المتحدة وحدها حالة انتحار واحدة كل 13 دقيقة. رغم ذلك، فإن الأبحاث العلمية التي أجريت في هذا الصدد على مدار 50 عاما لم تنجح في تحسين قدرتنا على التنبؤ بالأفكار والسلوكيات التي تؤدي إلى الانتحار.

لا نزال نواجه صعوبة أيضا في التنبؤ بمشكلات نفسية مثل الذهان، والاكتئاب.

لكن الباحثين الآن يستعينون بتقنيات الذكاء الاصطناعي وتحليل البيانات، بحثًا عن علامات تدل على الاضطرابات النفسية على وسائل التواصل الاجتماعي.

استخدمت هذه الطرق بالفعل في الكشف عن تفشي مرض الأنفلونزا والتنبؤ به.

كيف يظهر الاكتئاب على "انستغرام"

كشفت دراسات عن أن حساب الشخص المصاب بالاكتئاب على موقع "انستغرام" قد يتضمن صورًا يغلب عليها اللون الأزرق، أو اللون الرمادي، أو ألوان قاتمة، وتُظهر عددا أقل من الأشخاص.

من المرجح أن يتفاعل معه الأصدقاء بالتعليق أكثر مما يتفاعلون معه بالإعجاب.

ربما يفضل هذا الشخص استخدام بعض مؤثرات الصور التي تحول لون الصورة إلى الأبيض والأسود، على المؤثرات التي تزيد من سطوع الصورة.

ولعل هذه الأنماط بمفردها، قد لا تكفي لتشخيص مرض الاكتئاب أو التنبؤ به، إلا أنها قد تسهم في بناء نموذج لتشخيص المرض والتنبؤ به بالاستعانة بخوارزميات الذكاء الاصطناعي.

استعان باحثون من جامعة "هارفارد" وجامعة "فيرمونت" بالولايات المتحدة بهذه التقنيات في تحليلهم الأخير لنحو 44 ألف صورة على موقع "انستغرام"، ونجحت النماذج التي توصلوا إليها في التعرف على الأشخاص المصابين بالاكتئاب بدقة بلغت 70%، بينما بلغت دقة نتائج الأطباء الممارسين في التشخيص 42% فقط.

وكانت علامات الاكتئاب واضحة في صفحات المستخدمين من قبل أن يشخصها الأطباء النفسيون، وهذا يعني أن موقع "انستغرام" أصبح نظام إنذار مبكر لرصد الاضطرابات النفسية.

اللغة المستخدمة عبر مواقع التواصل الاجتماعي والصحة النفسية

  • كثيرا ما ربط الأطباء النفسيون بين اللغة والصحة النفسية
  • تدل مثلا اللغة غير المترابطة على الإصابة بانفصام الشخصية
  • بينما يدل الإكثار من ضمير المتكلم على الاكتئاب

تحليل لغتك عبر تويتر

يمكنك تجربة موقع "Analyzewords.com" لتحليل الكلمات بالانجليزية، والذي يوفر أداة مجانية لتحليل الكلمات الواردة في تغريداتنا على موقع "تويتر"، وتقييم الأنماط الانفعالية والفكرية التي تكشف عنها هذه الكلمات.

يستعين الباحثون في الوقت الحالي بوسائل التواصل الاجتماعي للبحث عن إجابات لأسئلة محيرة حول الصحة النفسية.

من بين العلامات الدالة على الاكتئاب الإكثار من المفردات السلبية مثل "لا"، و"أبدا"، و"سجن"، و"قتل"، والتقليل من استخدام المفردات الإيجابية، مثل "سعيد" و"شاطئ" و"صور"، بالرغم من أن هذه العلامات لا تؤكد الإصابة بالمرض بالضرورة.

واستخرج الباحثون في جامعات "هارفارد"، و"ستانفورد"، و"فيرمونت" بالولايات المتحدة طائفة عريضة من السمات الدالة على الإصابة بالاضطرابات النفسية، منها الحالة المزاجية، والمفردات والسياق، من خلال البحث في نحو 280 ألف تغريدة على موقع "تويتر"، وطوروا نماذج محاكاة حاسوبية تعتمد على تقنيات تعلم الآلة.

نجحت النماذج في تمييز المصابين بالاكتئاب من غيرهم بدقة عالية، كما رصدت العلامات الأولى للإصابة باضطراب ما بعد الصدمة لدى تسعة من بين نحو عشرة حالات قبل تشخيصها بفترة طويلة.

يقول "كريس دانفورث"، أحد الباحثين وأستاذ الرياضيات والعلوم الطبيعية والتقنية بجامعة "فيرمونت": "إن معدل استخدام المفردات الإيجابية والمفردات السلبية كان من أقوى المؤشرات التي اعتمد عليها النموذج للتنبؤ بالاكتئاب، بالإضافة إلى مؤشرات أخرى مثل زيادة عدد الكلمات في التغريدات".

وأضاف أن هذه الدراسة أجريت على مجموعة قليلة وذات مواصفات محددة من المشاركين، ولكنها تثبت نجاح الفكرة مبدئيا.

وقال دانفورث: "إن نتائج هذه الدراسة وغيرها من الدراسات المشابهة تدل على أن سلوكنا على الإنترنت قد يمثل مصدرا قيّما للمعلومات لأدوات التشخيص ورصد الأعراض".

وقد يُستعان أيضا بالمعلومات التي توفرها تطبيقات مثل ساعات تتبع النشاط البدني، وتطبيقات رصد حالة الجسد أثناء النوم، جنبا إلى جنب مع هذه الأدوات للحصول على نتائج أكثر دقة.

ما الذي يقف في وجه الاستفادة من مواقع التواصل الاجتماعي للتحذير من الاضطرابات النفسية؟

لم يستطع الباحثون أن يتغلبوا بعد على الصعوبات اللغوية التي تواجه الآلة.

قد يذكر مثلا أحد مستخدمي "تويتر" كلمة "انفصام الشخصية"، في سياق مختلف عن سياقها المعتاد، كجزء من اقتباس أو عنوان لمقال.

يطلق على هذه المعلومات وصف "بيانات مزعجة"، لأن الآلة ستعجز عن فهمها، ومن ثم سيصنف النموذج الحاسوبي قائلها تلقائيا ضمن المستخدمين المصابين بفصام الشخصية.

لهذا، استعانت دراسة أمريكية حديثة بمتخصصين لفرز البيانات واستبعاد المعلومات المثيرة للالتباس من 671 حساباً على موقع "تويتر"، ثم طورت نماذج حاسوبية تقوم على تقنية تعلم الآلة، ونجحت هذه النماذج في التنبؤ بأعراض فصام الشخصية بمعدل دقة بلغ 88%.

تمكن فريق من الباحثين التابعين لشركة "مايكروسوفت" من تمييز الأمهات اللائي من المتوقع أن تطرأ عليهن تغيرات مزاجية وسلوكية، بناء على تعليقاتهن على موقع "تويتر"، قبل الولادة، وخلال الأسابيع الأولى بعدها.

يؤكد الباحثون أن هذه الطرق لن تحل محل طرق التشخيص والتنبؤ التقليدية، لكنهم يأملون أن تتطور مستقبلا، بحيث تتعرف الأمهات، اللائي يوافقن على المشاركة في هذا النموذج من خلال هواتفهن الذكية، على فرص إصابتهن باكتئاب ما بعد الولادة، عبر تطبيق على الهاتف، ويحصلن على المعلومات التي يحتجن إليها، أو تقدم لهن المساعدة الفورية إذا لزم الأمر.

ما هي سلبيات جمع هذه البيانات الهائلة عن المستخدمين؟

ماذا لو أصبحت نشاطاتك الرقمية التي تكشف عن حالتك النفسية متاحة للجميع؟ في هذه الحالة قد تطاردك شركات الأدوية، أو تواجه تمييزا من أرباب العمل وأصحاب شركات التأمين.

أضف إلى ذلك أن هذه المشروعات لا تخضع لرقابة أخلاقية صارمة كالتجارب السريرية، وكثيرا ما تُستغل بيانات المستخدمين في دراسات دون أن يدروا.

يقول مايكل زيمر، وهو باحث في أخلاقيات الإنترنت والخصوصية: "إن وضع البيانات الشخصية بأي طريقة كانت على وسائل التواصل الاجتماعي، لا يعني أن تصبح هدفا سهلا لكل من يريد استغلالها أو نشرها أمام الجميع".

هل تغني البيانات الرقمية عن طرق جمع البيانات التقليدية؟ 

في عام 2013، اعتمدت خدمة "غوغل" لمراقبة انتشار الإنفلونزا على البيانات الضخمة على الإنترنت، وكانت النتيجة تقدير ذروة تفشي المرض بمعدلات أعلى بمراحل من المعدلات الحقيقية.

وفق مجموعة من باحثي "هارفارد" إن السبب وراء ذلك هو الاعتماد الكامل على البيانات الضخمة كبديل عن طرق جمع وتحليل البيانات التقليدية.

إن تقنيات تحليل البيانات وتعلم الآلة تتيح لنا فرصة للكشف المبكر عن الاضطرابات النفسية في وقت تشير فيه التقديرات إلى أن الفترة ما بين ظهور العلامات الأولى للاكتئاب واللجوء إلى الطبيب قد تتراوح ما بين ست وثماني سنوات، أو ما بين تسع و23 عاما في حالة الإصابة بالقلق المرضي.

أين نقف الآن إذًا؟

عدد مستخدمي وسائل التواصل الاجتماعي الآن وصل إلى ملياري مستخدم، أو يزيد.

كتب مارك زوكربيرغ مؤخرا: "لقد شهدنا مؤخرا حوادث مأساوية، منها عمليات الانتحار، التي بُثّ بعضها عبر الإنترنت، وربما كان بإمكاننا منع وقوعها لو تمكن أحد ما من اكتشاف ملابساتها والإبلاغ عنها مبكرا".

بين كل زيارة وأخرى للطبيب، تستمر أعراض الأمراض النفسية، وقد توجد في ثنايا تعليقاتنا وصورنا على وسائل التواصل الاجتماعي، وربما من الأفضل أن توجد معها أيضا أدوات التنبؤ بها وتشخيصها وعلاجها.