Projeto SetembroBR: Anzeichen von Depressionen und Angstzuständen in sozialen Netzwerken erkennen

Wissenschaftler der Universität São Paulo (USP) haben ein innovatives Projekt entwickelt, das künstliche Intelligenz (KI) nutzt, um Anzeichen von Depressionen und Angstzuständen bei Social-Media-Nutzern zu erkennen. Das Projekt mit dem Namen SetembroBR soll dazu beitragen, schwerwiegendere Fälle zu verhindern und die psychische Gesundheit der Bevölkerung zu verbessern.

SetembroBR analysiert Social-Media-Profile, um Anzeichen dieser psychischen Störungen zu identifizieren. In der ersten Phase der Studie wurden Daten von 3.900 Twitter-Nutzern gesammelt, die angaben, eine Diagnose erhalten oder eine Behandlung begonnen zu haben. Mit diesen Informationen wollen die Forscher ein Rechenmodell erstellen, das in den Beiträgen der Nutzer erste Anzeichen von Depressionen und Angstzuständen erkennen kann.

Ivandré Paraboni, Projektleiter und Professor an der School of Arts, Sciences and Humanities der USP, erklärt, dass einer der Unterschiede von SetembroBR in der Analyse einer großen Anzahl von Beispielen liegt, was die Erstellung genauerer und robusterer Modelle ermöglicht.

Künstliche Intelligenz wird darauf trainiert, menschliche Emotionen anhand sprachlicher und nichtsprachlicher Verhaltensweisen in sozialen Medien zu erkennen. Diese Indikatoren mögen subtil sein und von anderen Menschen unbemerkt bleiben, aber sie sind nützlich, um Menschen mit Depressionen oder Angstzuständen von anderen ohne diese Störungen zu unterscheiden.

SetembroBR sammelt anonym Informationen aus öffentlichen Konten und analysiert Veröffentlichungen vor der Diagnose. Auf diese Weise versuchen Forscher, Muster und Anzeichen zu identifizieren, die dabei helfen können, psychische Gesundheitsprobleme vorherzusagen und zu antizipieren.

Im ersten Jahr des Projekts wurden 46,8 Millionen Nachrichten und 555 Millionen Wörter in Tweets gesammelt, die zwischen 2008 und 2021 von 18.819 Unique Usern veröffentlicht wurden. Zusätzlich zu den Texten sammelten die Wissenschaftler aus diesen Profilen auch Listen von Followern und Freunden, sodass sich insgesamt ein Netzwerk von 13,6 Millionen Unique Usern ergab.

Paraboni gibt an, dass die Modelle noch nicht perfekt seien, sondern einen Verfeinerungsprozess durchlaufen. Sobald die Ergebnisse stabiler werden, hoffen die Forscher, Anwendungen zu entwickeln, die Menschen dabei helfen, ihr eigenes Verhalten zu überwachen und psychischen Problemen vorzubeugen.

Eine weitere Möglichkeit wäre die Nutzung des Tools durch Eltern von Teenagern, die häufig soziale Netzwerke nutzen. Durch die Identifizierung von Verhaltensweisen, die vom Durchschnitt der Bevölkerung abweichen, könnte das Tool vorschlagen, sich von einem Spezialisten untersuchen zu lassen, bevor sich der Zustand verschlimmert.

Der Dialog zwischen Psychologie und Informatik gibt Hoffnung, die Entwicklung schwerwiegenderer Fälle von Depression zu verhindern. Forscher erkennen jedoch, dass künstliche Intelligenz medizinische Unterstützung und Individualität in der Behandlung nicht ersetzen kann. Das Tool gilt als Hilfsmittel zur Vorbeugung und Erkennung von Problemen, der Kontakt zu einem qualifizierten Fachmann bleibt jedoch unerlässlich.

Obwohl Technologie im Bereich der psychischen Gesundheit erhebliche Vorteile bringen kann, ist es wichtig, sich daran zu erinnern, dass sie nicht unfehlbar ist und Einschränkungen aufweist. In der Gesellschaft vorhandene geschlechtsspezifische, rassische und kulturelle Vorurteile können sich auch in der Programmierung künstlicher Intelligenz widerspiegeln, was zu voreingenommenen und falschen Ergebnissen führen kann. Das Bewusstsein für diese Vorurteile und die kontinuierliche Arbeit an ihrer Minimierung sind von entscheidender Bedeutung, um den ethischen und effizienten Einsatz von KI im Bereich der psychischen Gesundheit sicherzustellen.