Сервис микроблогов «Твиттер» может помочь в выявлении ряда распространенных психических болезней, таких как посттравматическое стрессовое расстройство, депрессия, биполярное и сезонное аффективные расстройства. К такому выводу пришли ученые Университета Джонса Хопкинса (США), изучившие более восьми миллиардов сообщений пользователей социальной сети.

При анализе специалисты не только собирали прямые упоминания пользователей о заболеваниях (некоторые действительно делятся диагнозом со своими читателями), но и учитывали определенные слова, выражения и грамматические конструкции, которые характерны для течения той или иной болезни. Какие именно — ученые предпочли оставить в секрете.

Работу над данной методикой ученые начали с другого исследования, в котором изучали распространение вируса гриппа. С помощью компьютерных алгоритмов исследователи проанализировали порядка двух миллиардов твиттов, выделяя ключевые фразы, такие как «у меня грипп» или «боюсь, я вот-вот заболею гриппом».

В результате удалось определить, в какое периоды и в каких штатах американцы заболевают гриппом чаще всего. Полученные данные исследователи сравнили с официальной статистикой и обнаружили, что их метод дал почти такой же результат, только быстрее и дешевле.

«Для изучения соматических заболеваний, в число которых входит и вирус гриппа, необходимы цифры, то есть как часто, на какой территории и в какой временной период люди становятся наиболее уязвимы», — рассказывает Глен Копперсмит, старший научный сотрудник Университета Джонса Хопкинса. При этом специалист отмечает, что сбор количественных данных по психическим расстройствам еще более трудоемкий процесс. «Дело в том, что причины подобных заболеваний более глубокие, и люди зачастую не готовы разговаривать о них», — добавляет эксперт.

Ученые Университета Джонса Хопкинса далеко не первые, кто предпринял попытки использовать данные «Твиттера» для проведения социологических исследований. К примеру, не так давно специалисты Корнеллского университета на основе анализа микроблогов выяснили, в какое время дня люди чувствуют себя наиболее счастливыми .