第一组结果是在数据集1上通过分析来自计算机的搜索生成的，其中观察到MSD查询的阈值为5个或更多。我们发现，所观察到的搜索模式在发布MSD查询时发生了显著变化。我们提供的证据表明，这种观察到的行为变化与情绪波动发作的发生有关。在提供了MSD查询可以用作此类事件开始的标签的证据之后，我们提出了关于预测即将发生事件的可行性的第二组结果。

一些用户陈述了他们查询的目的，例如，使用“我有严重的抑郁症”这样的查询。我们统计了提到情绪障碍(使用术语或使用术语“抑郁症”、“躁狂/躁狂”或“双相情感障碍”之一)的独特查询的数量，以及它们是否与情绪障碍指的人(“我”或“我的妻子/丈夫/配偶/儿子/女儿/男朋友/女朋友”)一起出现。第一个人提到情绪障碍的可能性是提到其他人情绪的6.5倍(659比102)(有统计学意义)。 P<。001，卡方检验)。我们以此作为证据，即不涉及自我或他人的情绪障碍问题往往涉及搜索者。

上述一些药物也被开给患有癫痫或偏头痛的人。我们发现，提到与情绪障碍相关的术语(术语本身或“抑郁症”、“躁狂/躁狂”或“双相情感障碍”)并查询MSD的人数与提到偏头痛或癫痫发作并查询MSD药物的人数与提到阈值数字的术语的人数之比为2.23。通过分析治疗情绪障碍的处方药物，这证实了我们对情绪障碍患者的关注。

平均而言，搜索者每13天在MSD上输入一次查询(SD 11)。虽然大多数用户很少发布这样的查询，但在我们的研究期间，有相当数量的搜索者多次发布MSD查询，而且是在大量的日子里。在发布MSD查询的日子里，进行MSD查询的用户平均每天进行17.6次查询，而在没有发布MSD查询的日子里，平均每天进行8.7次查询(两者均为SD 16)(具有统计学意义)。 P<。001，符号测试)。

在提到特定药物名称的MSD查询中，有98.42%(14,410/14,641)提到了单一药物。在研究期间，70.31%(5010/7126)提到特定药物名称的使用者查询了一种药物。即使在发布了10个或更多包含MSD名称的查询的用户中，97.9%(860/878)提到了单一药物名称。因此，用户的兴趣主要集中在一种药物上，即使对药物的兴趣很高。

图1显示了按一天中的时间和一周中的一天进行查询的分布，并根据数据集1中的MSD查询和用户进行的所有其他查询进行了划分。如图所示，在上午和工作日(相对于周末)，MSD查询略有增加(具有统计学意义，双样本Kolmogorov-Smirnov， P<措施)。这与已知的MD模式一致，最严重的症状通常发生在早上[ 18]以及日常生活习惯的改变会诱发情绪发作[ 19］．

使用[ 14]，我们将用户的查询流同步到他们发布MSD查询的每一天，并对每一天测量在每个查询类中发布查询的概率，与所有查询进行比较。对于研究的人群，类别 营养、商业、而且 成人显示与所有其他查询类别相比，查询概率增加了一倍以上。 图2显示这些类别中查询可能性的变化。营养查询的查询概率最高为3.30，商业查询为2.29，成人查询为2.24。稍后我们将展示，那些自我报告患有情绪障碍的人在经历情绪波动时，相关话题的数量也有类似的增加。比较MSD查询时间前后的行为(标记为时间0)，我们注意到，所有三个类别在MSD查询后的第二天都显示出较大的可能性增加。这在成人查询中尤其明显，它显示出一个每日循环的行为，直到MSD查询后的第四天。有趣的是，这些查询的高峰出现在上午(上午8点至9点)，与MSD查询的日活动高峰相对应。

在MSD查询中最常见的术语，不包括停止词和药品名称本身，由我们手动划分为四个相互排斥的类别(在括号内的类别中提到术语的用户百分比;看到 表1．

人们输入MSD查询最常见的问题之一是药物副作用。当观察在研究期间至少5天内发布MSD查询的人时，这是最明显的。对于这些使用者来说，药物不良反应是一个持续关注的问题，最常见的术语是“副作用”(无论是作为术语对还是单独的每个词)。

人们查询用于指代MSD的术语的信息目标可能是模糊的。例如，对“lithium”的查询可以指药物或金属。为了解决这种模棱两可的问题，我们分析了用户在研究期间使用必应搜索引擎的点击日志(数据集1)点击的搜索结果。点击相关链接后的查询不太可能是模棱两可的，这些链接带有标题和文本片段。

使用MSD查询，我们计算指向每个Web域(如drugs.com)的用户和点击数量。我们通过只分析每个查询的第一次结果点击来去除多次点击的影响(例如，这可能反映了用户在会话期间的学习)。为了从点击数据中去除噪音，我们只关注在登陆页面上停留了很长时间(30秒或更长时间)的点击。在先前对信息寻求行为的研究中，长时间居住已被证明与满意度相关[ 20.］． 表2列出前10个最受欢迎的域名，按用户数量降序排列。

结果显示，除了由参考信息和社会问题回答数据组成的wikipedia.org、answers.yahoo.com和wiki.answers.com之外，点击最多的10个域名都与健康相关。我们注意到，每个用户的平均点击次数(考虑每次会话一次点击)大于1，这表明人们多次访问这些网站。我们注意到，一些网站(在列表中较低的位置)与MSD无关，并且链接到“锂”的其他含义(例如，卫星广播的频道，Nirvana的一首歌，健身培训网站，电池和采矿公司)。考虑到“lithium”这个词的普遍性和模糊性，我们在后面的分析中删除或隔离了只查询这个词的用户。

接下来，我们分析了从comScore购买的搜索日志(数据集2)，包括comScore小组成员在12个月的时间跨度内的用户搜索行为，这些时间跨度与数据集1的时间段重叠。与数据集1不同，comScore日志提供了关于搜索者的人口统计信息。comScore的数据包括所有主要网络搜索引擎(谷歌、Bing和Yahoo!)的搜索结果，提供了比数据集1中的Bing用户更广泛的用户样本。我们还检查了至少查询了上面提到的一种特定药物名称的用户。在这些数据中，用户是使用连接到每个小组成员的匿名标识符跟踪的，而不是像数据集1中那样使用基于机器的标识符跟踪的，这不允许我们在一台机器的多个用户之间进行区分。

除了从潜在的多用户机器到个人搜索，comScore的数据还提供了搜索者的年龄范围和性别。我们试图了解搜索者的分布是否与已知MSD患者的分布相匹配。该数据集包括1116名查询MSD药物的用户。图中显示了随机选择的10万名小组成员的年龄和性别的对照组的龙卷风图 图3．中显示的另一个龙卷风图 图4显示查询MSD药物使用者的年龄和性别分布。在对比测试组和对照组时，我们可以看到女性比男性更有可能查询MSD药物(对照组:53.04%，45,707/86,168，女性vs MD用户:57.06%，586/1027，女性，有统计学意义，双比例 z测试中, P= .005)。虽然双相情感障碍的患病率在性别中是相似的，但这种差异可能反映了这样一个事实，即女性比男性更有可能经历更严重的影响和双相情感障碍。 21］．我们还注意到，在25-34岁年龄段的男性和女性中，MSD的查询量激增，男性的查询量更高(有统计学意义，卡方检验， P<措施)。这与情绪障碍的研究很吻合，这些研究表明，情绪障碍发展的中位年龄是30岁[ 22］．这些结果提供了证据，表明在网上搜索MSD药物的用户组可能在人口统计学上与已知受情绪障碍影响的人群子集相似。

为了更充分地理解在数据集1和2的日志中观察到的搜索行为，我们对272人进行了补充调查，这些人自认为是上述列出的MSD之一(数据集3)。调查队列中的人的中位年龄为36岁(最小:18岁，最大:77岁)，25.4%，56/220，为男性，平均服用MSD 3.2年。受访者表示，他们平均每年发作10.5次，平均持续5.5小时。约97.7%(256/262)的受访者接受了常规剂量的药物处方，71.7%(188/262)每天服用，17.9%(47/262)每天超过一次，其余少于一天剂量)，83.6%(214/256)报告他们遵守了处方。

只有18.3%(48/262)的受访者从未在互联网上搜索自己的MSD信息;30.9%(81/262)受访者表示在过去6个月内搜寻1次，44.6%(117/262)受访者表示在过去6个月内搜寻2 - 10次，6.1%(16/262)受访者表示搜寻10次以上。因此，约51.9%(133/262)的受访者反复询问他们的药物。最常见的搜索诱因是第一次开处方时(71.8%，188/262)、出现副作用时(42.7%，112/262)、感觉药物不起作用时(32.4%，85/262)、与朋友或家人讨论后(29.4%，77/262)和发作开始时(25.2%，66/262)。

受访者寻求的信息包括副作用(82.1%，215/262)、疗效(62.2%，163/262)、剂量(40.5%，106/262)和购买药物的零售地点(13.0%，34/262)。他们在维基百科(55.3%，145/262)、面向消费者的网站(47.3%，124/262)、社交媒体(40.6%，106/262)和药品制造商发布的信息(38.2%，100/262)等参考网站上找到了信息。这些发现，特别是在副作用和剂量信息的搜索频率以及所选择的资源类型方面，与数据集1上进行的日志分析吻合良好。

多次搜索信息的人报告说，他们这样做是因为他们需要更多的信息(42.7%，79/185)，想要确保药物是适合他们的(27.6%，51/185)，需要与以前不同的信息(18.9%，35/185)，或者因为他们忘记了他们曾经知道的信息(10.2%，19/185)。

大约一半(48.6%，70/144)的受访者报告说，他们在经历躁狂(“高”)状态时改变了他们的在线搜索和浏览行为，类似比例(55.9%，79/179)的受访者报告说，他们在抑郁(“低”)期间改变了行为。在提供输入的受访者中，8.5%(41/144)提到在躁狂状态下进行不必要的网上购物，22.2%(32/144)报告在网上研究新的主题，13.9%(20/144)寻找使他们快乐的信息(包括他们的爱好)，13.9%(20/144)报告在一般情况下在网上更活跃，8.3%(12/144)搜索健康信息，6.2%(9/144)报告对搜索含有色情内容的网站更感兴趣。

受访者表示，在抑郁期间，他们通常不上网(68.2%，122/179)，这一发现与De Choudhury等人的研究结果一致[ 23］．其他人则表示，他们会寻找令人沮丧的话题(15.1%，27/179)或购物，从而感觉糟糕(2.8%，5/179)，这与他们的抑郁症产生了共鸣。其他人则寻找健康信息(7.3%，13/179)或能让他们快乐的网站(6.1%，11/179)。

我们假设大多数发布高于阈值率的MSD查询的搜索者是实际服用MSD的患者，并且MSD信息搜索可能在MD事件开始附近执行，可能是躁狂发作的开始。前者可以从与此类帖子相关的时间模式(即，一周的天数和一天的时间)、大多数用户对单一药物感兴趣的事实以及搜索者的人口统计数据中得到证明。后者从MSD查询发布前后几天相关的行为变化中可以明显看出。例如，我们看到与业务相关(如购物)的查询(参见 图2)，在调查中，这项活动被认为与狂热有关。此外，四分之一的调查对象报告说，当他们感到发作开始时，他们会搜索MSD，这表明，有一部分经常性的MSD查询是由情绪波动开始触发的。我们认为，大多数MSD查询都与躁狂事件有关，因为正如调查中报告的那样，患有抑郁症的人倾向于不上网。

考虑到发布MSD查询的日期可能很重要，我们将重点预测将发布MSD查询的日期。我们调查了三种不同的用户群体:(1)反复服用MSD，(2)偶尔服用MSD，(3)只服用锂。重复使用MSD的用户包括在数据期间至少5天发布MSD查询的用户。在这个群体中有498个用户。偶尔的MSD是用户发布MSD查询，在查询中提到了特定的MSD药物，但这样做的时间不到5天。这个群体中有9633个用户。只使用锂的用户发布了一个查询，提到了锂，但没有具体的药物，而且查询时间不到5天。在这个群体中有9884个用户。

我们将用户的日常查询流表示为中详细描述的属性向量 表3．我们通过将用户的每日活动向量与过去14天的平均活动向量(即过去两天的平均值，过去三天的平均值等)相连接来增强用户的每日活动向量 表3，我们计算该属性(例如，类别中的查询数量)与该属性在所有非msd日之前的平均值之间的差值。这些属性代表了典型活动与当前活动之间的差异。最后，将星期几添加为属性。因此，总共有1981个属性(14个滞后+ 1个发散，乘以132个属性，以及一周中的一天属性)被用来表示每个用户的日常活动。

我们使用用户的特征表示来预测用户是否会在第二天发布至少一个MSD查询。为每个用户群体训练一个单独的分类器。为了获得人群之间的有效比较，我们选择了与复发性MSD人群相同大小的偶尔MSD和锂唯一人群的随机子集(以便提供类似大小的训练数据集)，并报告这些子集的结果。

我们构建了一个决策树[ 24作为分类器。五重交叉验证[ 24]在搜索者的水平上(以避免在未来数据上训练的问题)用于训练和测试分类器;每个用户被随机分配到五个交叉验证折叠中的一个。分类器的性能是通过识别接受者工作特征曲线(AUC)下的面积来衡量的。

三个种群的AUC为 图5．重复MSD群体的AUC最高，仅锂群体的AUC最低。两种MSD人群之间的差异没有统计学意义，但仅锂人群与MSD人群之间的差异显著( P<措施)( 25］．这些发现可以归因于每个用户的样本数量或阳性标签数量的差异，尽管没有发现统计学上显著的相关性。这些差异可能在某种程度上与用户群体之间的固有差异有关。

在决策树的50个最高级别中选择两次以上的属性列在 表4．首先，我们注意到为MSD群体选择的属性数量远远少于为仅锂群体选择的属性数量，这表明前两个群体比后一个群体更同质。其次，我们注意到在反复出现的MSD人群中与成人相关的查询的突出出现，这可能与中所示的活动有关 图2．我们还注意到，在MSD人群中出现的许多属性(在较小程度上，仅锂人群)与爱好有关，调查参与者报告的兴趣强调了这一事实。

鉴于在MSD查询之后观察到与成人相关的查询激增，我们评估了与成人相关的查询作为结果和标签的使用，并试图构建预测模型来预测搜索者是否会在第二天提出与成人相关的查询。我们集中研究了在研究期间至少5天内提出成人相关查询的人群(如重复性MSD人群)。有275名这样的使用者，其中5.8%(16/275)也出现在经常性MSD人群中，77.1%(212/275)出现在偶尔MSD人群中。该预测任务的AUC为0.71(与MSD查询的0.78相比)，这表明成人材料是情绪稳定事件后行为变化的有力代理，之前的几项研究都注意到了这一效应[ 26， 27］．

对搜索活动日志的分析显示，它有可能成为公共卫生领域的宝贵工具，也有可能成为代表用户工作的私人应用程序和服务。我们确定了对MSD表现出强烈兴趣的用户群体，并且在表达对药物感兴趣的前后，他们的在线搜索行为也发生了重大变化。我们表明，我们可以建立预测模型，可以用来预测以msd为中心的搜索查询的未来出现，这可能与双相情感障碍的发作有关。我们相信，通过在用户自己的计算设备中运行的应用程序来预测情绪波动发作的可能性，有一天可能会帮助患者和护理人员更好地理解和准备即将发生的情绪变化。

将调查结果与网上观察到的行为进行比较，我们发现了一些相似之处。首先，在调查中进行2到10次查询的人数和进行10次以上查询的人数与进行一次查询的人数之比分别为1.4和0.2，而在查询日志数据中为0.5和0.1。其次，受访者确定的搜索主题与MSD查询中经常出现的术语非常匹配。最后，受访者报告搜索与购物、爱好和健康信息相关的信息，以及对成人内容的高度搜索，这与我们对在线行为动态的观察相一致，与用户搜索MSD信息相一致。

出现对MSD的重复查询是一个有趣的现象。调查对象报告说，由于他们需要更多或不同的信息，或者因为他们需要保证处方药物是适合他们的，他们重新提交了对MSDs的询问。网络数据显示，后一种理由，以及对副作用的担忧，是重复搜索的主要原因。我们假设，情绪波动发作的发作会使患者对他们的疾病，特别是他们的药物(尤其是当他们不服药时)有更多的认识，从而触发MSD搜索。因此，这种触发行为可能不局限于情绪障碍，而是更广泛的一类疾病。

我们研究的一个关键局限性是缺乏对结果的黄金标准。我们无法直接将我们群组中的用户与他们现实生活中的角色联系起来，因此无法知道他们实际上是否患有双相情感障碍。为了解决这个缺点，我们注意到以前的工作[ 8]的研究表明，寻求特定的健康信息主要是由患者和主要护理人员完成的。其次，在MSD查询前后观察到的在线行为变化提供了证据，证明用户在这段时间内的活动正在经历重大变化。第三，MSD查询的时间出现(在特定的时间和日期)和这些搜索者的人口统计资料与实际服用MSD的患者一致。最后，用户在一项调查中自我报告说，他们在网上行为上做出了类似的改变。在我们的预测模型中，最具歧视性的特征是那些量化了几个特定领域的行为变化的特征，包括健康和商业。这些主题领域被调查对象(在回答自由文本问题时)独立地确定为躁狂期间受到关注的主题。这些发现为我们将MSD查询与情绪波动事件联系起来提供了证据，并为我们正在观察经历这些事件的用户，特别是躁狂类型的用户提供了证据。

虽然药物和行为治疗可以降低情绪障碍事件的发生率，但据估计，MSD处方的依从性低至35% [ 28］．依从性低可能是基于这些药物的副作用[ 29］．然而，不服从与更严重的躁狂事件相关[ 30.］．在MD事件发生之前预测它们可以帮助人们更好地理解和准备情绪的变化。我们相信我们的研究为改善情绪障碍患者的健康和幸福奠定了基础。

未来的工作机会包括与患者合作，将在线活动与临床观察联系起来。这样的努力可以验证我们的结果，并确定早期预警的准确性，以及验证对即将发生的事件的及时预测是否可以以有益的方式加以利用。