Facebook活动揭示了用户的抑郁状态

介绍

抑郁症是最常见的精神障碍之一。抑郁症的终生患病率为16.2% [1];它通常发生在一个人的早期生活中，并具有慢性病程[2]。抑郁症还与个人生产力下降和功能障碍有关，从而造成社会负担[3.]。据预测，到2020年，抑郁症将成为全球疾病负担的第二大原因[4]。与抑郁症和精神障碍相关的费用增长迅速，国家精神健康研究所在2008年报告说，在美国，主要精神障碍每年仅收入损失就造成至少1930亿美元的损失。5]。因此，抑郁症对个人和社会都有严重的影响。

早期诊断和预防抑郁症是减少抑郁症相关问题的有效方法，因为抑郁症发作的时间长短与其康复率直接相关[6]。因此，人们花了很大的努力在普通人群中及早发现抑郁症的症状。已经提出了一些活动，包括全国抑郁症筛查日[7]和全国焦虑抑郁宣传周[8]，其中包括提供免费的抑郁症筛查，通过几份问卷，可以帮助参与者迅速、轻松地发现抑郁症状。虽然这些运动是早期识别潜在患者的重要一步，但其主要局限性在于其潜在的偏见;有严重抑郁症状的参与者，如失去精力或兴趣，可能根本不会参加活动，因为要参加，他们需要先走出去。因此，通过采用我们的新策略，人们可以更容易地获得新的方法，与传统的活动相比，它积极利用已经广泛传播的在线社交媒体。这种新方法可能会减少传统的以参与为导向的运动的潜在偏见。

一种可能的筛选方法是使用在线社交网络(osn)上的大量数据[9]。OSN网站，如Facebook和Twitter，已经有数亿用户使用[10]，拥有可用于以具有成本效益的方式研究与健康有关的人类行为的大规模数据[11-13]。OSN数据也可用于以低成本接触和检测大量抑郁症患者。确定与抑郁症相关的在线社交特征是至关重要的[9]。随着OSN服务的出现，许多人尝试从在线大规模数据中发现抑郁症的早期症状[13-15]。

大多数关于寻找osn抑郁症状的研究都使用了与抑郁相关的词汇。Park等[16分析了Twitter上发布的简短文本更新，以表征与抑郁情绪相关的语言使用。作者发现，许多在线用户在Twitter等公共媒体上公开披露他们的抑郁情绪和治疗历史。例如，有一条推特披露了详细的处方如下:“我的医生试图给我避孕药来治疗抑郁症，这对我很有效，但我有太多的副作用，我宁愿喜怒无常。”Choudhury等[17研究了新妈妈出生后的语言和情感变化的相关性，并建立了一个统计模型，仅使用产前观察来预测显著的产后行为变化。这些研究显示了社交媒体在研究抑郁症状方面的潜在应用，特别是在理解语言标记与精神障碍之间的关系方面[18]。

除了文本分析之外，还有许多其他方法被用于在线检测抑郁症状。Kotikalapudi等[19分析了大学生网络浏览活动的模式，这些模式可能预示着抑郁症状。Moreno等[20.证明了Facebook上的状态更新可以揭示重度抑郁发作的症状。此外，Rosenquist等[21发现抑郁的程度在一个大的社会网络中表现出多达三个分离度的扩散，这表明抑郁症状通过社会联系产生了广泛的影响。研究还发现，2008年，超过四分之一的互联网用户搜索过有关抑郁或心理健康问题的信息。22]。

在本文中，我们在上述相关工作的基础上，努力研究抑郁症状的社会网络决定因素。在此过程中，我们使用了从Facebook收集的数据，这是目前世界上使用最广泛的OSN [23]。甚至在2011年的韩国，Facebook也超过了之前国内最著名的OSN服务Cyworld，成为使用最广泛的社交网络[24]。Facebook包含大量关于用户的信息，包括年龄和性别等人口统计特征，以及好友列表、点赞、兴趣和位置标签等社交功能。总之，这些特征可以代表用户如何维持在线和离线的关系[25，26]。我们在这篇论文中的研究重点是测试用户的心理健康状况是否可以通过Facebook上广泛的功能来预测。

在这项研究中，我们为Facebook开发了一个名为EmotionDiary的基于网络的移动应用程序，以招募参与者并在osn上寻找抑郁症状的标记。该应用程序提供了两个简短的自我报告量表来测量抑郁症状:CES-D(抑郁症流行病学研究中心)[27]及贝克抑郁量表(BDI) [28]，这两种方法都是测量普通人群抑郁症状的有效方法。这项工作旨在识别Facebook上与抑郁症状相关的特征，这些特征可以区分抑郁症患者和非抑郁症患者。为了确定测试是否高估或低估了抑郁症状，并对用户行为有更深入的了解，本研究进一步通过精神科医生对重度抑郁个体的面对面访谈来辅助。因此，本文提供了定量和定性的结果来检测osn的抑郁症状。

方法

概述

为了清楚地演示整个实验和评估过程，详细的流程图提供了多媒体附录1。

应用程序

这项研究是基于作者开发的一个名为EmotionDiary的Facebook网络应用程序，该应用程序调查用户的抑郁状态，并从Facebook收集人口统计和社交活动数据。当用户第一次访问该应用程序时，会显示一份同意书，要求用户允许从Facebook访问某些类型的数据图1)。当用户同意时，应用程序就可以使用，并提供抑郁症问卷。EmotionDiary应用程序在用户每次访问Facebook时都会从Facebook中剔除用户数据。该应用程序终止了那些不同意的用户。

EmotionDiary采用两项授权调查，CES-D [27]及BDI [28来筛选抑郁症。CES-D自我报告量表包含20个简单的问题，每个问题根据抑郁症状的出现频率被评为0到3分。开发CES-D量表是为了测量社区人群的抑郁症状;它通常用于流行病学研究。韩国版CES-D于1993年标准化[29]。BDI是一种自我报告量表，由21个问题组成，涉及抑郁症状的各个领域，包括情绪、认知、身体和动机症状。参与者用0到3分制对每个问题的严重程度进行评分。本研究使用的韩文BDI量表于1991年进行了标准化，并对其信效度进行了验证[30.]。我们要求参与者同时进行两项调查，以确保他们的回答是一致的。只有那些完成了两项测试的参与者才被纳入我们的分析。为了避免出现任何未回答的问题，当参与者提交了一些缺失答案的结果时，应用程序会指示参与者返回并填写所有剩余的问题，如错误页面示例所示图2。

CES-D测试是向参与者展示的第一个调查，为此我们提供了三种类型的反馈(参见图2)。鉴于CES-D的评分范围在0 - 60之间，我们采用了前人研究中建议的16 - 25的截止值[31，32[qh]: 16到24分代表可能的抑郁症，25分或更高代表明确的抑郁症或重度抑郁症。每个参与者的反馈包括一个信息图表，显示了参与者的抑郁程度，以及在日常生活中减少抑郁程度的可能建议。准确的分数没有显示给参与者。例如，cse - d分数低于16分的用户会收到以下反馈:“您的分数在正常范围内。然而，你需要注意你的心理健康，因为抑郁症是一种常见的疾病。散步，锻炼30分钟，和朋友聊天，或者日光浴都有助于保持良好的精神状态!”

参与者在完成CES-D测试后进行BDI测试。我们没有显示BDI的任何反馈，以避免同一参与者被判断为与CES-D有不同的抑郁状态。一旦参与者完成了BDI调查，他们就会被引导去看一些改善他们心理健康的建议。EmotionDiary包含了100条提示和事实页面:40条改善情绪的提示和60条关于抑郁症的一般事实图3)。这些有用的建议选自一本关于抑郁症的自助书[33]，而一般事实则来自一个名为“随机事实”的网站[34]。此外，该应用程序还包含一个积分系统，参与者每次访问应用程序可得1分，回答每个调查问题可得5分，查看每个提示可得3分，以此类推。积分系统的设计只是为了激励用户，没有参与者以任何方式获得经济奖励。累积积分和参与浏览提示，这意味着参与者访问应用程序并查看个人提示和事实页面，这可能与急性抑郁状态有关，而不是一种特征。这两个活动可能更好地揭示抑郁和OSN活动之间的关系，因为Facebook的其他社交功能包含累积数据，不能反映急性行为变化。

为了检查app的稳定性和参与者的依从性，在开始实际研究之前，我们对28名不同于主要实验的参与者进行了试点研究。因此，我们确信该应用程序能够处理数据，并且参与者能够遵守实验(参见多媒体附录2)。

参与者及招聘

研究人员从拥有Facebook账户的韩国科学技术院(KAIST)的本科生和研究生中招募了115名参与者。参与者是在2013年4月17日至30日为期两周的时间里，通过张贴在主要学校建筑上的广告传单和在线学校BBS(公告栏系统)随机招募的图4)。所有参与者都是自愿参与并回答问题的，没有任何经济奖励。我们充分解释了这项研究的目的和我们将在Facebook上收集的个人信息。本研究已获得KAIST机构审查委员会批准(批准号:KH-2012-22)。

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数据描述

EmotionDiary应用程序从每个用户那里挑选并存储了三大类数据:(1)人口统计信息，包括姓名、年龄和性别;(2)社交活动信息，如Facebook上的好友列表和点赞;(3)应用程序生成的数据，如抑郁评分和浏览的提示数量。表1总结收集和用于分析的数据列表。在收集数据时，使用了Facebook的API(应用程序编程接口)，类似于其他关于Facebook的研究[35，36]。虽然该API可用于收集广泛的数据，但与其他研究一样，我们主要将重点放在与流行活动相关的功能上。如前所述，2013年4月17日至30日，参与者每次访问应用程序时，都会剔除这三种类型的数据。

统计分析

首先，我们使用Spearman等级相关系数来测试Facebook上的各种功能与参与者的CES-D分数之间的关系。Spearman相关是一种非参数方法，可以适当地处理异常值。在进行相关分析后，我们采用简单的线性回归来评估Facebook社交功能与CES-D评分之间的详细关系。

第二，曼-惠特尼U该测试用于测量可能抑郁组和非抑郁组参与者在Facebook社交功能上的差异。这种分析方法在两组不服从正态分布和参与者人数不多的情况下是有用的。在将用户分为两组(即正常和抑郁)时，我们联合使用了CES-D和BDI结果，并采用了先前研究中提出的筛选临界值[37，38]， CES-D评分为21分，BDI评分为10分。我们选择CES-D评分为21分，而不是16分或25分，因为众所周知，它有助于社区一级的筛查[37]。因此，抑郁组为CES-D评分≥21、BDI评分≥10的个体，正常组为CES-D评分<21、BDI评分<10的个体。

面对面的面试

在自愿参加本研究并完成两个筛选量表的参与者中，获得CES-D分数高于25分的参与者被邀请与KAIST的精神病学家进行50分钟(大约)的访谈。当参与者通过Facebook消息接受我们的邀请时，进行了这次采访。我们选择了25分的临界值，因为它可以代表明确的抑郁症或重度抑郁症[31，32]。我们通过Facebook向15位目标受访者中的7位发送了私人邀请信息;他们中的两个人去诊所接受了面试。面对面访谈有三个目的:(1)从定性方面评估参与者的抑郁症状，发现详细的抑郁症状与Facebook功能之间的关系;(2)对ce- d得分高于25分的参与者给予适当的反馈，表明需要专业帮助;(3)测量在线抑郁量表的可靠性和特征。

结果

概述

在115名随机访问EmotionDiary应用程序的参与者中，82名参与者完成了CES-D调查(71.3%)，其中56名参与者还完成了BDI调查(48.7%)。我们只关注了56名完成了两份问卷的参与者，以选择那些真正参与的人，并排除那些在实验中途退出的人。此外，我们设置了一个可接受的好友数量范围(0-1000)和他们参与的群组(0-50)，排除了那些超过这些限制的用户，因为这些用户可能被认为是“微名人”，他们在Facebook上表现出与普通用户不同的行为模式。通过这个筛选过程，一名男性参与者被排除在分析之外，因为他在Facebook上有超过1000个朋友。本文的其余部分描述了对55名参与者的分析。

在55名留待进一步分析的参与者中，40名年龄在19-36岁之间的男性(平均年龄24.89,SD 4.35)， 15名年龄在19-28岁之间的女性(平均年龄23.33,SD 2.17)。表2根据参与者的人口统计、社交活动和应用功能，总结参与者的平均值和四分位数值。该表还显示了第一个四分位数(第25个)和第三个四分位数(第75个)的值，以表示每个特征的总体分布。大多数参与者没有“活动”和“事件”;因此，我们从分析中删除了这些特征。

Facebook社交功能与CES-D量表的关系

为了理解各种社交网络特征与抑郁状态之间的关系，我们检验了斯皮尔曼等级相关性。我们不是比较绝对值，而是使用等级尺度来补偿不同特征之间的广泛变化。表3显示具有代表性的9个特征的结果相关性。并非所有特征都与CES-D评分相关，例如年龄(表中省略)，但某些特征具有有意义的相关性。位置标签数量与CES-D评分呈负相关(P= 0.045)，而累积应用积分与浏览提示数呈正相关(P=。04for both cases). Additionally, the number of friends showed a marginally significant negative correlation (P=。08)。当我们检查与BDI而不是CES-D分数相同的特征之间的Spearman相关性时，一些表现出较弱趋势的特征显示出较强的趋势。例如，BDI分数与好友数量、应用积分和应用提示功能之间的关系被证明是显著的多媒体附录3)。

接下来，我们在BDI和CES-D分数之间进行了简单的线性回归，以确定参与者对问卷的回答是否一致。BDI和CES-D评分具有高度正相关[39]。我们的线性回归结果也证实了CES-D和BDI之间的显著关系(见多媒体附录4);Spearman相关系数为0.839P＜.001，which indicates that participants were consistent in responding to the two surveys. However, we also saw a few outliers whose CES-D and BDI scores were outside the confidence interval in linearity. Hence, in the following group comparison, we excluded these outliers to further increase the level of credibility in data and examine intrinsic traits of individuals in the probably depressed group that can be discriminated from those in the nondepressed group.

抑郁症和非抑郁症人群在Facebook社交功能上的差异

为了找出抑郁症患者和非抑郁症患者之间的差异，我们将统计分析中描述的CES-D和BDI分数结合起来，检查了每组特征。在这样做的过程中，另外13名参与者被排除在外，因为他们的CES-D和BDI得分不匹配。例如，一些用户的CES-D分数大于或等于21，但BDI分数低于10。由于这种额外的过滤，总共选择了42名参与者作为分组比较的参与者，其中16名被归类为可能抑郁组，26名被归类为非抑郁组。

表4显示了曼-惠特尼的结果U在可能抑郁组和非抑郁组之间进行测试。我们发现某些Facebook活动在区分抑郁和非抑郁群体方面具有预测能力。在这些特征中，位置标签的数量有显著差异(P=.07)，因为非抑郁组的用户更有可能拥有更多的位置标签。此外，EmotionDiary (P=.03)和浏览次数(P= 0.01)在两组之间也有显著差异:抑郁组比非抑郁组更有可能参与这些活动。

面对面的面试

一位精神科医生通过汉密尔顿抑郁评定量表(HAM-D)对2名参与者的抑郁症状进行评估[40]在EmotionDiary测试后的两周内。所有的参与者都表现出抑郁的症状，包括情绪低落、内疚、失眠和焦虑。他们的HAM-D得分高于7分，这是抑郁的可靠分界点[41]。参与者在HAM-D和CES-D上均表现出中度抑郁症状;他们被判定为处于慢性抑郁状态(见表5)。一名参与者(参与者A)主要抱怨情绪低落，而另一名参与者(参与者B)报告对Facebook的兴趣严重丧失，活动减少。该参与者分别只使用了一次和两次点赞和位置标记功能，属于1^圣在所有Facebook参与者的活动数量中占四分之一。总的来说，2名参与者在Facebook上的活动位置标签和好友数量，与抑郁相关(见表3)，相对较少。这些特征的大部分值都低于中位数。

讨论

主要研究结果

像Facebook这样的社交网络已经成为当今社会的主要交流平台。特别是在年轻人中，大多数大学生都有网络服务账户[42]，并透过社交网络进行大量的人际活动[43]。鉴于它们的广泛使用，本文探讨了将生理状态量表用于具有成本效益和大规模的抑郁症筛查的想法，假设抑郁个体与非抑郁个体相比，会在网上表现出不同的行为标记。为了实现这一目标，我们开发了一个名为EmotionDiary的Facebook Web应用程序，它为用户提供抑郁症状调查和抑郁提示。基于55名参与者的数据分析，虽然是初步的，但我们发现Facebook的几个功能与抑郁症状有关。

首先，浏览EmotionDiary中提示和事实的页数与抑郁症的严重程度呈正相关，因为抑郁的参与者比不抑郁的参与者阅读更多提示。这些结果表明，与Facebook的其他社交功能相比，EmotionDiary应用程序中的活动可能更有用、更一致地作为抑郁症的急性状态标志。这可能是因为许多OSN特征是长期形成的，不能反映一个人的心理健康的急性状态。相比之下，使用应用程序可以更好地揭示用户的动态状态。在之前的研究中发现，有精神问题的人比普通人更频繁地使用互联网获取与心理健康有关的信息。44，45]。阅读更多的提示可能与克服抑郁的努力和兴趣有关。根据这一发现，该应用程序可能有潜力与有抑郁症状并需要帮助的人成功互动。我们所做的一个值得注意的观察是与抑郁症的慢性质量相关的行为差异。从访谈中，虽然受访者的数量有限，但我们发现慢性抑郁症的参与者(参与者A和B，见表5我查看小费的频率低于平均水平。因此，抑郁症组观看的提示数量显著增加(见表4)表明，在我们的研究中，大多数抑郁症患者都经历了急性压力事件，而不是长期抑郁。

其次，在Facebook上有很多好友的参与者患抑郁症的可能性较低。患有复发性或慢性抑郁症的抑郁症状的参与者可能不希望增加他们的OSN朋友的数量。在之前的研究中，严重抑郁的参与者并没有试图加强他们的社交网络[46]。此外，我们的观察结果可能与其他研究的发现有关，这些研究表明，Facebook上的朋友可以发挥作用，提供社会支持，这是预防抑郁症的关键因素。47，48]。先前的研究也表明，Facebook上的人际关系有助于改善抑郁症[49]。在Facebook上有很多朋友可以让用户与其他人进行更多的交流，从而减少抑郁。

第三，位置标签的数量与一个人的抑郁严重程度呈负相关，因为非抑郁个体更有可能拥有位置标签。位置标记是当人们访问一个新的有趣的地方时通常使用的功能，例如，一个不错的餐馆、公园或音乐会。位置标签功能要求用户输入他们的真实世界体验，就像一个人需要访问一个特定的地方，这个地方值得在Facebook上分享。事实上，失去兴趣或快乐是年轻人抑郁症的一个主要症状[50]，这也许可以解释为什么抑郁症患者似乎较少接触新体验(即，他们的活动或兴趣因抑郁症而减少)或不太可能与他人“分享”他们的经历。因此，位置标签数量的减少可能反映了这些快感缺乏相关的抑郁症症状。此外，与社会退缩有关的特殊特征，如"蛰居族"，这是一个日本术语，指的是退出社会生活并寻求极端孤立的年轻人[51，也会影响Facebook的功能。最近的研究结果可能表明这种解释是可能的。52]。个人特征与Facebook社交特征之间的关系需要在未来的研究中进一步明确。位置标签的数量可能与使用Facebook的总时长有关，因为使用Facebook的时间越长，位置标签的数量就越多。尽管如此，我们的研究结果表明，位置标记可以用来标记抑郁症状的状态。

有趣的是，抑郁的用户显示出使用相似功能的减少趋势，尽管不是很明显，正如位置标签的减少所看到的那样。“喜欢”功能可以表示积极的同情、兴趣或对他人状态更新的认同。虽然类似的功能通常与兴趣的减少有关，但这个功能比位置标记更容易使用，因为位置标记需要身体活动。这种差异可能解释了相似特征与抑郁症之间较弱的相关性。

最后，定性访谈表明，个体抑郁症状的差异可能会影响Facebook上的行为。例如，报告严重丧失兴趣的参与者在点赞和标记位置方面表现不活跃，而有慢性抑郁症状的参与者很少阅读提示。这些结果可能反映了特定类型的抑郁症状或抑郁亚型，这些症状或亚型可能影响用户使用的osn功能。事实上，抑郁症是一种异质性疾病，评估抑郁症的亚型是一项重要的挑战[53，54]。例如，根据《精神疾病诊断与统计手册》(DSM-IV)，重度抑郁症有几个亚型，包括忧郁型和非典型型。不同亚型在症状域和流行病学背景上存在差异[55]、临床课程[56]、内分泌谱[57]和治疗反应[58]。因此，如果osn的特征可以更精确地提供关于特定类型抑郁症的额外信息，这也可以为解决抑郁症研究中几个有争议的问题提供线索。我们也可以考虑为未来的研究评估每个调查问题的答案，因为每个问题都是为了反映一个特定的主题，比如饮食或失眠，从而更详细地阐明参与者的抑郁属性。

我们的访谈结果不能推广到面临抑郁症状的整个人群，也不能评估在线筛选测试的可靠性，因为受访者的数量有限(n=2)。然而，低回复率可能反映了现有面对面评价的低可及性问题。实际上，我们只能联系到CES-D得分在25分以上或等于25分的15名参与者中的7人，因为这8人不想接收Facebook消息;7名成功收到信息的参与者中，只有2人同意前来面试。因此，像EmotionDiary这样的新方法，将有助于评估和管理那些不想亲自揭示抑郁症状的人的抑郁症状。

限制和未来计划

我们的研究有几个局限性。首先，我们分析的Facebook社交活动是在CES-D测试之前积累的;我们无法衡量Facebook社交功能的变化模式。因此，需要更多的前瞻性研究来缓解这一局限性。其次，这项研究是针对韩国科学技术院(KAIST)的特定学生群体进行的，这是韩国排名第一的大学。此外，KAIST的主要学生是年轻的男性。这限制了我们将研究结果推广到一般人群，也限制了Facebook功能的预测能力。此外，我们认为文化差异可能会影响我们的结果，因为我们的发现可能包括韩国人使用Facebook的特定趋势。然而，我们没有找到足够的研究或证据来证明文化差异如何影响一个人与抑郁症状相关的在线行为。为了概括我们的结果，需要进一步研究跨文化的异同，以评估不同种族和年龄群体的抑郁情绪。 This study is also limited by the relatively small number of participants (N=55) who completed both CES-D and BDI tests. We think much additional research from various perspectives will be necessary to evaluate symptoms and moods appropriately, using online social features.

我们采访的参与者数量很少(n=2)，特别是因为我们的目的是快速了解有抑郁症状的参与者如何看待我们的应用程序。虽然访谈的结果不能解释抑郁症状群体的一般模式，但我们可以证实面对面评估的低可及性。我们希望在未来的研究中招募更多的受访者或使用其他定性测量。虽然我们没有在EmotionDiary中使用任何明确的奖励，但可以添加适当的激励机制来促进参与者的招募和成功完成抑郁调查。

尽管存在上述局限性，但据我们所知，我们的研究是首次尝试确定Facebook社交功能与用户抑郁症状之间的联系。通过分析与facebook相关的抑郁特征，我们试图理解人类在社会关系中的行为，这些行为可以预测抑郁情绪。因此，本研究是解决OSN平台抑郁症大规模筛查问题的重要一步。随着社交网络成为更多人的主要交流平台，我们相信像EmotionDiary这样的移动和基于网络的应用程序可以在提高社会对抑郁症状的认识和以不受干扰的方式促进积极的健康行为方面发挥重要作用。