Facebook Paylaşımlarından Depresyon Tanısına

İçinde bulunduğumuz yüzyılda en sık görülen psikiyatrik hastalıklar listesinin ilk sırası hiç şüphesiz depresyona aittir. Gitgide artan yeni vaka sayısı, her yeni vakayla birlikte büyüyen maddi-manevi kayıplar, gecikmiş tanılar ve tanıdaki gecikme nedeniyle yetersiz kalan tedaviler göz önünde bulundurulduğunda, depresyon hastalığına ciddiyetle yönelinmesi zaruri hale geliyor. Araştırmacılar ve klinisyenler bilhassa erken tanıya yönelik hamlelerle, örneğin pratik uygulamaya adapte edilebilecek tarama testleriyle, hastalığın erken dönemde teşhis edilebileceğini ve geç aşamalarda yaşanan maddi-manevi yıkımların azaltılabileceğini öngörüyor.
Bu öngörüyle gerçekleştirilen geniş çaplı güncel bir çalışmanın detayları ve elde edilen çarpıcı veriler ekim ayında PNAS’ta yayımlandı [Proc Natl Acad Sci USA. 2018 Oct 30;115(44):11203-11208]. Eichstaedt ve arkadaşlarının yaptığı bu çalışma, bir sağlık kuruluşunun acil departmanına başvuran, 114’ü halihazırda depresyon tanısı almış olan toplam 683 kişilik bir hasta grubuyla yürütülmüştür. Hastane kayıtlarına göre depresyonla ilişkili hastalık tanısı almış her bir kişi için beş kişi kontrol grubu olarak tasarlanmış (114 kişilik depresyonlu hasta grubu ve 569 kişilik kontrol grubu), böylece toplumdaki gerçek depresyon prevalansına yakın bir simulasyon oluşturulmuştur. Ardından çalışmaya alınan bu kişilerin tamamının Facebook hesaplarına kendi izinleri dahilinde erişilerek paylaşımları incelenmiştir. Araştırmacıların ifadesiyle bu çalışmanın amacı, depresyon tanısı alan kişilerin, tanı almadan önceki paylaşımlarında kullandıkları dili biçimsel ve anlamsal olarak analiz etmek ve bu analiz sonuçlarını erken bir depresyon belirteci olarak kullanabilmektir.
Çalışmayı ayrıntılı olarak incelediğimizde öncelikle Facebook paylaşımlarının uzunluğu, anlamsal içeriği, paylaşım sıklığı, paylaşımların zamansal örüntüsü ve demografik özellikler kullanılarak bir matematiksel tahmin modelinin geliştirildiğini görüyoruz. Ardından bu tahmin modelinin kişide depresyon varlığını ya da yokluğunu belirlemede ne kadar başarılı olduğu tek tek hasta bazında değerlendirilmiştir. Özellikle tüm parametrelerin birlikte kullanıldığı durum ile tek başına anlamsal içerik parametresinin kullanıldığı durum istatistiksel olarak anlamlı bulunmuştur. Sonuç verilerinde bir diğer önemli nokta da şu: Analiz edilen paylaşımlar depresyon tanısı alma tarihine ne kadar yakınsa, modelin tahmin gücü o kadar yüksek bulunmuştur. Üstelik tanı tarihinden altı ay geriye gidildiğinde dahi tahmin gücü halen istatistiksel olarak anlamlı çıkabilmektedir. Zaman skalasında düşünüldüğünde, bu model depresyon tanısından ortalama üç ay önce anlamlı bir güçlülük düzeyiyle zihinsel hastalığa işaret edebilmektedir.
Çalışmada depresyon tanısı alan ve almayan kişilerin yaptıkları paylaşımların konu itibariyle de incelenmesi sonucu ilginç veriler elde edilmiştir. Bu incelemeye göre, gelmekte olan depresyona işaret eden belli başlı temalar şu şekildedir: gözyaşı, ağlama, acı gibi kötü ruh hali göstergeleri, yalnızlık, düşmanlık, nefret, umutsuzluk. Ayrıca birinci-tekil şahıs zamirlerinin sıkça kullanımı, kişinin kendine yönelmişliğinin bir belirtisi olup depresyonla güçlü şekilde ilişkilendirilmiştir.
Bilişsel olarak depresyonun, bilhassa benlikle-ilişkili bilgilere takılıp kalma ve mütemadiyen bu bilgiler üzerine düşünmeyle ilişkili olduğu bilinmektedir. Bu durum hastalarda gelecek korkusu ve endişesini artırmaktadır. Çalışma verileri de bu bilgilerle uyumlu olup, takıntılı düşünceleri ve endişeli ruh halini çağrıştıran kavramsal kullanımların depresyonla bağıntılı olduğu görülmüştür. Ayrıca depresyon tanılı grupta, artmış benlikle-ilişkililiğe uygun şekilde bedensel yakınmaların ve hastalıkla ilgili tıbbi atıfların da yüksek oranda kullanıldığı tespit edilmiştir, ki bu durum depresif hastaların depresif olmayanlara göre acil servislere çok daha sık başvurmalarını da açıklar niteliktedir.
Bu çalışma neticesinde gördük ki her geçen gün büyüyen sosyal medya ağı ve makine-öğrenme algoritmalarının gelişimi sayesinde sosyal-medya temelli depresyon-tarama metodları geliştirmek mümkün ve makul bir yöntemdir. Sunulan model yoluyla depresyon üç ay öncesinde tahmin ve tespit edilebilir, bu sayede erken tanı ve tedaviyle depresif süreç hastanın lehine çevrilebilir. Araştırmacıların yeni öngörülerine göre, oldukça yakın bir gelecekte telefon sensörlerinin algoritmik analizi, akıllı telefonlardaki GPS verilerinin kullanımı, sosyal medyada paylaşılan resim ve videolardaki yüz ifadelerinin çözümlenmesi gibi farklı teknolojik modalitelerinin bütünleştirilmesi, depresyonun erken tanısı için daha gelişmiş sistemlerin devreye girmesine kapı aralayacaktır.
Merve Süzgün