“Et stof, der er brug lidelse (SUD) er en tilstand, hvor tilbagevendende brug af stoffer som alkohol, narkotika og tobak forårsager klinisk og funktionelt væsentlig forringelse i en persons daglige liv.” Så begynder Warren Bickel fra Over Recovery Research Center i Roanoke, Virginia, og et par af vennerne, der studerer denne betingelse.
Stofmisbrug er en alvorlig bekymring. Omkring en ud af 10 Amerikanere er syge. Hvilket er grunden til at det koster den Amerikanske økonomi mere end 700 milliarder dollars om året i tabt produktivitet, kriminalitet, sundhedsudgifter. Så en bedre måde at identificere folk, der lider af sygdommen, og dem, der er i fare for at bukke under for det, ville være enormt nyttigt.
Bickel og co siger, at de har udviklet netop sådan en teknik, som giver dem mulighed for at spotte de syge blot ved at se på deres sociale medier beskeder såsom Facebook indlæg. Den teknik, der selv giver nye indsigter i den måde, misbrug af forskellige stoffer, der påvirker folks sociale medier beskeder.
Den nye teknik, der kommer fra analysen af de indsamlede data mellem 2007 og 2012, som en del af et projekt, der kørte på Facebook kaldet myPersonality. Brugere, der har tilmeldt sig, blev tilbudt forskellige psykometriske tests, og der gives feedback på deres resultater. Mange er også enige om, at give de oplysninger, der skal bruges til forskningsformål.
En af disse tests stillet over 13.000 brugere med en gennemsnitlig alder af 23 om de stoffer, som de plejede. I særdeleshed spurgt, hvor ofte de brugte tobak, alkohol eller andre stoffer, og vurderet hver enkelt deltagers niveau af brug. Brugerne blev derefter opdelt i grupper efter deres niveau af misbrug.
Dette datasæt er vigtig, fordi den fungerer som en slags ground truth, optager den nøjagtige plan af stoffet bruge for hver person.
Holdet næste indsamlet to andre Facebook-relaterede datasæt. Den første var 22 millioner status-opdateringer indsendt af mere end 150.000 Facebook-brugere. De andre var endnu større: “ligesom” data, der er forbundet med 11 millioner Facebook-brugere.
Endelig, holdet arbejdede ud af, hvordan disse datasæt, der overlappede. De fandt næsten 1.000 brugere, der var i alle de datasæt, lige over 1.000, der var i stofmisbrug og status opdatering datasæt, og 3.500, der var i stofmisbrug og kan lide datasæt.
Disse brugere med overlappende sæt af data giver rig plukninger for dataindsamlere. Hvis mennesker med stofmisbrug lidelser har visse unikke mønstre af adfærd, kan det være muligt at spotte disse i deres Facebook status opdateringer eller i deres mønstre kan lide.
Så Bickel og co fik til at arbejde med tekst mining mest af Facebook status opdateringer og data mining de fleste kan lide datasæt. Enhver mønstre, som de fandt, at de, som så blev testet ved at se for folk med lignende mønstre i de resterende data og se, om de også havde den samme grad af brug af stoffer.
Resultaterne gør det til interessant læsning. Holdet, siger sin teknik blev en kæmpe succes. “Vores bedste modeller, der er opnået 86% for at forudsige brug af tobak, 81% for brug af alkohol og 84% for stofbrug, som alle er væsentligt bedre end eksisterende metoder,” siger Bickel og co.
Den teknik, der også identificeret en lang række søgeord, som folk med stofmisbrug lidelse er mere tilbøjelige til at bruge sociale medier indlæg. “Fy ord som ‘fuck’ og ‘shit’,’ seksuelle ord som “liderlig” og ” sex,’ ord, der er relateret til biologiske processer, fx ‘blod’ og ‘smerte’ er positivt korreleret med alle tre typer af stof, der bruger lidelse,” siger Bickel og co, med henvisning til tobak, alkohol og narkotika. “Hertil kommer, at kvindelige referencer som ‘pige’ og ‘kvinde’ præpositioner, plads henvisning ord som ‘op’ og ‘ned’ er positivt korreleret med alkoholbrug, mens det ord, der er relateret til vrede som ‘had’ og ‘dræbe,’ ord relateret til sundhed, såsom ‘klinik’ og ‘pille’ er positivt korreleret med brug af narkotika.”
De data, der viser korrelationer på begge måder. “En præference for film som V for Vendetta og Boondock Saints er positivt korreleret med alkohol, og samtidig have en hobby, smag tegnefilm og viser begunstiget af børn eller kunne lide film og mærker begunstiget af pigerne er negativt korreleret med narkotika, alkohol og tobak henholdsvis,” siger team.
Der er også nogle overraskende sammenhænge. “For eksempel, kvindelige referencer som ‘pige’ og ‘kvinde’ er positivt relateret til alkohol, mens mandlige referencer som ‘mand’ og ‘dreng’ er negativt relaterede til brug af narkotika,” siger Bickel og co. Dette er sandsynligvis, fordi henvisninger til kvinder er mere tilbøjelige til at være lavet af mænd, der er også mere tilbøjelige til at bruge alkohol.
Det er interessant arbejde, der umiddelbart tyder på en måde til at identificere mennesker, der er i risiko for stofmisbrug lidelse—bare kig på deres Facebook-indlæg og lignende. “Vi mener, at sociale medier er en lovende platform for både at studere SUD-relaterede menneskelige adfærd, såvel som at deltage i den offentlige for stofmisbrug forebyggelse og screening,” siger Bickel og co.
Ref: arxiv.org/abs/1705.05633: Sociale Medier-baseret Stof, der Bruger Forudsigelse