如果你收到這樣一條私信：親，系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)您可能患有抑郁癥，建議您到醫(yī)療機(jī)構(gòu)就診。你大概會(huì)立刻惱火，感覺屏幕上有雙眼睛不斷地窺視著自己。

哈工大“社會(huì)網(wǎng)絡(luò)與數(shù)據(jù)挖掘”聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室與國(guó)內(nèi)社交媒體數(shù)據(jù)挖掘公司“宏博知微”正在開發(fā)這樣一個(gè)模型——基于社交媒體的數(shù)據(jù)，對(duì)用戶的抑郁癥傾向進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)室在新浪微博近億用戶中識(shí)別出幾百名重度抑郁癥患者，隨后由醫(yī)學(xué)機(jī)構(gòu)對(duì)此人群進(jìn)行人工診斷，判定出200名抑郁癥患者，模型的診斷準(zhǔn)確度達(dá)到83%。

“有些表現(xiàn)出抑郁癥傾向的用戶除了喜歡用小號(hào)來表達(dá)痛苦情緒，還有群落聚集趨勢(shì)，他們會(huì)同時(shí)關(guān)注很多同類人群，有的甚至?xí)?xí)慣每天到已經(jīng)自殺的用戶微博上評(píng)論‘今天你還好嗎’” ？實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人、哈工大博士于霄介紹。這個(gè)項(xiàng)目最早的靈感就來自微博網(wǎng)友“走飯”、“sienna 賽娜”的自殺事件。于霄認(rèn)為，“這些人的微博非常觸目驚心，負(fù)面情緒隱含在每一條中，如果通過數(shù)據(jù)識(shí)別這一群體，讓其親友能早點(diǎn)干預(yù)，也許可以避免悲劇發(fā)生?！?/p>

根據(jù)醫(yī)療機(jī)構(gòu)的數(shù)據(jù)，我國(guó)目前有超過 2600 萬人患抑郁癥，地市級(jí)以上醫(yī)院對(duì)抑郁癥的識(shí)別率不到 20%，僅有 9% 的抑郁癥患者在自殺前曾到精神科或心理咨詢機(jī)構(gòu)就診。大數(shù)據(jù)的手段或許能成為抑郁情緒臨床識(shí)別之外的新興識(shí)別方法。

通過模型，他們發(fā)現(xiàn)存在抑郁傾向的微博用戶與普通用戶發(fā)博時(shí)間有明顯差異，這部分人群發(fā)博高峰在 23 點(diǎn)，夜間活躍度比普通用戶平均約高出 30%。他們的微博關(guān)鍵詞為：死、抑郁癥、生命、痛苦、自殺。

實(shí)驗(yàn)室把這些數(shù)據(jù)提供給北京、上海的一些精神病醫(yī)院，雖然得到一些專家的認(rèn)可，但是僅憑社交信息下診斷，在醫(yī)學(xué)手段上還不夠嚴(yán)謹(jǐn)。中山三院精神科副主任醫(yī)師陶炯就認(rèn)為：“利用大數(shù)據(jù)來識(shí)別抑郁癥患者，一定程度上反映了用戶的情緒，可以作為對(duì)這個(gè)群體初篩的一種方式。但是每個(gè)人都會(huì)有情緒發(fā)泄的時(shí)候，如何甄別這些是否‘假陽(yáng)性’，要確診還需要醫(yī)生面談。”

因此，這個(gè)模型的商業(yè)價(jià)值并不在于“診斷”本身，而是進(jìn)一步與能為這部分人群提供幫助的專業(yè)機(jī)構(gòu)共同研究抑郁傾向用戶情緒干擾方案。對(duì)于普通用戶，看到自己的性格特征、人際交往等通過數(shù)據(jù)挖掘整理被羅列出來，必然會(huì)引起反感甚至侵犯隱私的控訴。但是對(duì)于那些與醫(yī)療機(jī)構(gòu)有過接觸的患者來說，醫(yī)生把社交媒體的數(shù)據(jù)當(dāng)作治療方案的依據(jù)之一，是可以接受的。

同時(shí)社交網(wǎng)絡(luò)也可以為抑郁癥患者推送正面的信息，美國(guó)Allied Health World的一項(xiàng)調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，接近25%的用戶能找到與自己“同病相憐”的人，希望從他們那里獲得鼓勵(lì)。如果模型能發(fā)現(xiàn)并滿足這類需求，對(duì)于抑郁癥的治療也是有正面意義的。

醫(yī)療保健行業(yè)，從安裝在智能手機(jī)上的個(gè)人健康應(yīng)用，到診所和醫(yī)院里醫(yī)生使用的電子健康記錄儀，都已經(jīng)由科技主導(dǎo)，那么用科技手段干預(yù)抑郁情緒的識(shí)別及治療也是值得探索的領(lǐng)域。