تشخیص افسردگی با استفاده از تحلیل توییت‌ها و یادگیری ماشین

تشخیص افسردگی با استفاده از تحلیل توییت‌ها و یادگیری ماشین یکی از موضوعات نوآورانه در حوزه سلامت روان و داده‌کاوی است. با گسترش شبکه‌های اجتماعی مانند توییتر، حجم عظیمی از داده‌های متنی تولید شده که می‌توانند به‌عنوان منبعی برای شناسایی الگوهای مرتبط با سلامت روان مورد استفاده قرار گیرند. افسردگی، به‌عنوان شایع‌ترین بیماری روانی در جهان، نیازمند روش‌های نوین برای تشخیص زودهنگام است. در این راستا، استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و تحلیل احساسات توییت‌ها می‌تواند به شناسایی افراد در معرض خطر کمک کند. این پایان نامه به بررسی چگونگی استفاده از این فناوری‌ها برای تشخیص افسردگی می‌پردازد.

جمع‌آوری و تحلیل داده‌های توییتر

داده‌های مورد استفاده در این پژوهش از طریق API توییتر و با تمرکز بر کلمات کلیدی مانند “Depression” و “Depressed” از تاریخ ۲۲ نوامبر تا ۱۲ دسامبر جمع‌آوری شده‌اند. این توییت‌ها با استفاده از مدل‌سازی موضوعی (Topic Modeling) تحلیل شده‌اند. مدل‌سازی موضوعی با الگوریتم‌هایی مانند LDA (Latent Dirichlet Allocation) به شناسایی موضوعات پنهان در متون کمک می‌کند. این روش به دو صورت یونیگرام و بایگرام اجرا شده تا دقت تحلیل افزایش یابد. نرم‌افزار MALLET نیز برای پیاده‌سازی این مدل‌ها به کار گرفته شده است.

تحلیل احساسات و دسته‌بندی توییت‌ها

برای کمی‌سازی احساسات موجود در توییت‌ها، از دیکشنری SentiWordNet استفاده شده که به هر توییت امتیازی اختصاص می‌دهد. سپس، الگوریتم ماشین بردار پشتیبان (SVM) برای دسته‌بندی توییت‌ها به دو گروه مثبت و منفی به کار گرفته شده است. این الگوریتم با دقت ۹۵% در شناسایی توییت‌های مرتبط با احساسات منفی عملکرد موفقی داشته است. این دقت بالا نشان‌دهنده قابلیت اطمینان این روش در تشخیص نشانه‌های افسردگی است.

اهمیت و کاربردها

تشخیص زودهنگام افسردگی می‌تواند به شناسایی افرادی که از بیماری خود بی‌اطلاع هستند کمک کند. این روش نه‌تنها در حوزه سلامت روان بلکه در تحلیل رفتارهای اجتماعی نیز کاربرد دارد. استفاده از داده‌های شبکه‌های اجتماعی و یادگیری ماشین، راهکاری مقرون‌به‌صرفه و سریع برای نظارت بر سلامت روان جامعه ارائه می‌دهد.

نتیجه‌گیری

تحلیل توییت‌ها با استفاده از یادگیری ماشین و مدل‌سازی موضوعی، رویکردی نوین برای تشخیص افسردگی است. این روش با دقت بالا و استفاده از ابزارهای متن‌کاوی مانند MALLET و SentiWordNet، امکان شناسایی الگوهای مرتبط با افسردگی را فراهم می‌کند. با ادامه توسعه این فناوری‌ها، می‌توان انتظار داشت که تشخیص بیماری‌های روانی با سرعت و دقت بیشتری انجام شود.

کلمات کلیدی: تشخیص افسردگی، یادگیری ماشین، تحلیل توییت‌ها، مدل‌سازی موضوعی، ماشین بردار پشتیبان