Britische Forscher der Brunei University London und der University of Leicester haben eine Software entwickelt, die eine Depression bei Twitter-Nutzern mit einer Genauigkeit von 88,39 Prozent erkennt.

Analyse

Mithilfe eines Algorithmus wurden 38 Kriterien aus dem öffentlichen Twitter-Verlauf von tausenden Benutzern analysiert. Dies waren u. a. die Verwendung positiver und negativer Wörter, die Anzahl der Freunde und Follower der einzelnen Nutzer sowie die Verwendung von Emojis. Mit einbezogen wurden zudem zusätzliche Informationen über die psychische Gesundheit der Nutzer.

Tool

„Wir haben den Algorithmus an zwei großen Datenbanken getestet und unsere Ergebnisse mit anderen Depressionserkennungstechniken verglichen. In allen Fällen ist es uns gelungen, bestehende Techniken in Bezug auf ihre Klassifizierungsgenauigkeit zu übertreffen“, so Abdul Sadka, Direktor des Brunel Institute of Digital Futures. 80 Prozent der Infos in jeder Datenbank wurden verwendet, um das Computerprogramm zu unterrichten, während die anderen 20 Prozent eingesetzt wurden, um seine Genauigkeit zu testen.

Weitere Forschung

„Die nächste Stufe dieser Forschung wird darin bestehen, ihre Gültigkeit in verschiedenen Umgebungen oder Hintergründen zu untersuchen“, so Huiyu Zhou, Experte für maschinelles Lernen an der University of Leicester. Noch wichtiger sei es, die Technologie, die aus dieser Untersuchung hervorgeht, für andere Anwendungen wie E-Commerce, Einstellungsprüfungen oder Kandidaten-Screenings nutzbar zu machen. Wer sich in sozialen Medien tummelt, werde künftig zum gläsernen Menschen, für viele eine erschreckende Vorstellung.

(pte)