페이스북 게시글 분석을 통해 우울증 발생을 예측할 수 있다는 연구결과가 나왔다.


15일(현지시간) 헬스데이 뉴스 보도에 따르면 앤드루 슈워츠 미국 뉴욕 스토니 브루크(Stony Brook) 대학 인간 언어 분석 연구실(Human Language Analysis Lab)소속 컴퓨터공학 교수 연구팀은 페이스북 게시글을 분석해 우울증의 임상적 증상이 나타나기 전에 이를 탐지해 낼 수 있는 소프트웨어 알고리즘을 개발했다. 슈워츠 교수는 이 알고리즘이 페이스북 게시글에 쓰이는 특정 단어와 표현의 사용 빈도를 수집·분석해, 우울증을 임상적 진단 전에 미리 알아챌 수 있다고 밝혔다. 연구팀은 우울증 진단을 받은 114명이 포함된 638명의 최근 페이스북 게시글 52만4,292건을 비교·분석하는 방법을 통해 알고리즘을 개발한 것으로 알려졌다. 그들은 이 알고리즘을 통해 우울증을 임상적 진단 보다 3개월 빨리 예측할 수 있었다고 밝혔다.

슈워츠 교수는 우울증 예비군 환자가 본격적인 우울증 증상을 보이기 전에 페이스북 게시글에 가장 빈번하게 사용하는 단어는 1인칭 대명사인 “I”, “me”와 감정이 담긴 단어들인 “tear”(눈물), “feeling”(기분)이라고 밝혔다. 또한 이것이 장기적으로 보면 소셜 미디어를 “비간섭적”(unobtrusive) 정신질환 선별검사 수단으로 이용할 수 있음을 보여주는 사례가 될 수 있다고 연구 결과를 설명했다. /노진표 인턴기자 jproh93@sedaily.com