MITとハーバード大学による研究チームは、オンライン上の言語表現を分析することで、メンタルヘルスの低下が特定できることを発見した。

2020年1～4月にかけての、統合失調症やうつ病といった、精神疾患に関連するRedditフォーラムの投稿を分析。投稿内容の変化やグループ間の違いなどを見ることで、新型コロナ第一波の影響を明らかにしている。

単語の出現頻度に基づいて投稿をクラスタリング

研究チームは、複数の自然言語処理アルゴリズムを使用して80万を超えるReddit投稿のテキストを分析した。単語の出現頻度に基づいて投稿をクラスタリングした結果、さまざまな傾向が見えてきたという。

例えば、パンデミック初期に最も悪影響が表れたのがADHDと摂食障害に関連するグループだった。研究チームは、その原因が社会的なサポートが不足し、問題行動の自己管理がむつかしくなったことにあるとの仮説を立てている。

実際、ニュースに過度に焦点を合わせてしまうことで、問題行動が再発したとの投稿も見られたようだ。

メンタルヘルスストレッサーに対して脆弱なグループの特定に

また、投稿内容の変化を追跡したところ、自殺に関連する投稿がパンデミック前の2倍以上に。このクラスターと有意に相関する疾患グループも特定できた。

Redditやほかのソーシャルメディアへの投稿をリアルタイムで分析できれば、サポートグループへの案内や治療に関する情報などがすぐに提供できる可能性がある。

今回実施されたのは新型コロナによる影響の分析だが、同手法は、災害や社会情勢の変化といったほかのメンタルヘルスストレッサーの影響を見る際にも役立つものだ。

参照元：Using machine learning to track the pandemic’s impact on mental health/ MIT News