Hasil Riset, Postingan Facebook Bisa Bongkar Penyakit Kejiwaan

INFOSULAWESI.com  --  Belum lama ini, para peneliti menemukan bahwa postingan pengguna di Facebook dapat jadi alat untuk memprediksi masalah kejiwaan atau gangguan mood pada seseorang.

Penemuan ini didasarkan pada algoritme pembelajaran mesin dari jejak linguistik pengguna yang digunakan oleh Institut Penelitian Medis Feinstein Northwell Health dan ilmuwan komputer di IBM.

Studi yang dipublikasikan di Nature Partner Journals Schizophrenia, menemukan bahwa mereka yang menderita skizofrenia atau gangguan mood lebih cenderung menggunakan kata-kata makian dalam pesan instan Facebook dibandingkan dengan mereka yang sehat.

Peserta dengan gangguan mood juga lebih banyak berhubungan dengan rasa sakit dan menggunakan bahasa emosi negatif seperti kata sedih, kesal daripada peserta yang sehat.

Pasien skizofrenia menggunakan lebih banyak kata-kata persepsi seperti mendengar, melihat, merasakan dan tanda baca yang tegas. Kata-kata mereka yang digunakan dimasukkan ke dalam program analitik yang disebut Linguistic Enquiry Word Count.

Studi tersebut juga mencatat bahwa peserta dengan gangguan spektrum skizofrenia memosting gambar yang lebih kecil dari sukarelawan yang sehat, sedangkan mereka yang memiliki gangguan mood memosting foto dengan warna yang mengandung lebih banyak biru dan kurang kuning.

Penelitian ini merupakan bagian dari bidang psikiatri yang sedang berkembang yang menganalisis komunikasi dan perilaku pasien di media sosial, yang dapat mengarah pada diagnosis dan intervensi yang lebih awal dan lebih baik untuk perawatan psikiatri.

Para peneliti mengumpulkan lebih dari 3,4 juta pesan Facebook dan lebih dari 140.000 gambar yang diposting oleh 223 peserta yang direkrut untuk penelitian oleh Northwell.

Kelompok peserta penelitian berusia antara 15 hingga 35 tahun dan termasuk 79 pasien dengan gangguan spektrum skizofrenia, 74 dengan gangguan mood, dan 70 sukarelawan sehat.

"Ada janji besar dalam penelitian saat ini mengenai hubungan antara aktivitas media sosial dan kesehatan perilaku, dan hasil kami yang dipublikasikan dengan IBM Research menunjukkan bahwa algoritme pembelajaran mesin mampu mengidentifikasi sinyal yang terkait dengan penyakit mental, lebih dari setahun sebelumrawat inap psikiatri pertama," kata Michael Birnbaum, direktur program untuk Program Perawatan Dini Northwell Health, seorang penulis utama studi tersebut dikutip The Post.

"Kami memiliki potensi untuk membawa psikiatri ke era digital modern dengan mengintegrasikan data ini ke lapangan."

Psikiater anak itu mencatat bahwa gangguan mental sering terjadi secara bertahap selama beberapa tahun, sehingga analisis pesan dan postingan media sosial dapat membantu deteksi dini dan meningkatkan pengobatan.

"Identifikasi dini adalah salah satu tantangan terbesar dalam psikiatri. Anda dapat menggunakan informasi ini untuk mengidentifikasi faktor risiko.Ini memberikan petunjuk tambahan."

Di masa mendatang, analitik canggih semacam itu dapat digunakan untuk membantu mengidentifikasi peringatan untuk bunuh diri dan bentuk kekerasan lainnya. Sebaliknya, Birnbaum meninjau pesan instan FB juga dapat memberikan wawasan berharga tentang apakah pasien membaik, karena sosialisasi adalah bagian penting dari pemulihan.

Birnbaum menekankan bahwa menggunakan analitik baru dengan tetap menghormati privasi pasien.Tujuannya adalah mendapatkan persetujuan pasien untuk memberikan akses ke jejak digital mereka.

"Pertanyaannya adalah, bagaimana kita mengimplementasikan program ini di dunia nyata," ujarnya.