Bipolare Störung per Twitter diagnostiziert

Forscher haben gezeigt, dass die Kommunikation bei dem Kurznachrichtendienst bipolare Personen verraten kann.

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  • TR Online
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Wer an einer bipolaren affektiven Störung leidet, hat kein leichtes Leben: Schwer depressive Phasen wechseln sich mit Phasen sehr guter Laune oder gar manischen Episoden ab. Erkrankte verhalten sich extrem, erleben extreme Hochs und Hyperaktivität, gefolgt von extremen Krisen und einer alles lähmenden Lethargie. Es gibt Schätzungen, wonach 30 Prozent der Betroffenen ihr Leben durch Selbstmord beenden.

Eine Möglichkeit, das extremste Verhalten zu verhindern, ist es, Symptome frühzeitig zu erkennen, während sie sich noch entwickeln – und bevor sie vollends ausbrechen. Dies ermöglicht eine frühzeitige Behandlung. Entsprechend wäre es hilfreich, wenn man die Warnzeichen automatisch erkennen könnte. Menschen mit bipolarer Störung und ihren Familien ließe sich so besser helfen – von den möglichen Einsparungen im Gesundheitswesen ganz abgesehen.

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Ein Forscherteam um Yen-Hao Huang von der National Tsing Hua University in Taiwan hat nun eine Methode entwickelt, mit der sich Anzeichen für eine bipolare Störung über soziale Medien erkennen lassen. Sie glauben, dass ihre Methode große Auswirkungen auf bisherige Diagnosemodelle haben könnte.

Der Beginn einer bipolaren Erkrankung beginnt meist ähnlich. Betroffene reden viel und über andere Personen hinweg, haben Schlafstörungen und starke Stimmungsschwankungen. Und wie sich zeigt, teilen viele Betroffene Details über ihren Zustand, darunter auch zu Diagnostikterminen, auf Plattformen wie Twitter.

Dies führte bei den Forschern zu der Frage, ob sich bereits zuvor aus Tweets Betroffener erkennen lassen könnte, dass sie später als bipolar diagnostiziert werden. Dazu analysierten sie rund 10.000 Tweets, die zwischen 2006 und 2016 von mehr als 400 Personen kamen, die mit einer bipolaren Störung diagnostiziert wurden. Diese Tweets wurden dann mit einer ähnlichen Anzahl von Personen verglichen, die zufällig ausgesucht als Kontrollgruppe dienten.

Das Team überprüfte unter anderem, wann Tweets abgesetzt werden und korrelierte dies mit normalen Schlafmustern. Zudem wurde die Tweet-Frequenz analysiert, um zu sehen, wie redselig jeder Nutzer war. Zudem wurden die Wortarten in jedem Tweet auf Stimmung und Gefühlsinhalt gecheckt. Ein weiteres Kriterium war der Explosivlautinhalt jedes geäußerten Worts – ein neuartiger phonologischer Ansatz. Die Idee dahinter: Menschen mit frühen Anzeichen einer bipolaren Störung neigen dazu, energiegeladenere Begriffe zu verwenden. Ein weiteres Kriterium war die Veränderung der Inhalte des Twitter-Streams insbesondere kurz vor der eigentlichen Diagnose.

All diese Daten wurden dann zum Trainieren eines Algorithmus aus dem Bereich des maschinellen Lernens verwendet, der zwischen Menschen mit und ohne früher bipolarer Störung unterscheiden lernen sollte. Das Ergebnis war ordentlich: Die Treffgenauigkeit lag schließlich bei mehr als 90 Prozent. Besonders gut funktionierte dabei das phonologische Kriterium. Hier erreichte der Classifier eine Quote von mehr als 91 Prozent.

Das Forscherteam nennt seinen Ansatz auch "unterbewusstes Crowdsourcing". Gemeint ist damit, dass ein Satz von Tweets einer Person, die unter einer bipolaren Störung leidet, einen reichhaltigen Datensatz über den mentalen Zustand liefern kann. Entsprechend liefert dieser Personenkreis Informationen, die sich dann mittels Data Mining hervorragend auswerten lassen.

Wie viele Informationen sich daraus ableiten lassen, ist noch nicht ganz klar. Doch bipolare Störungen dürften nicht die einzige Erkrankung sein, die identifiziert werden kann. "Unsere Experimente zeigen, dass die vorgeschlagenen Modelle sehr hilfreich sein könnten, um Menschen mit bipolaren Störungen regulär zu erfassen. Das könnte in der Erstversorgung wichtig sein", schreiben die Forscher. Und eine Früherkennung hilft wiederum, Selbstmorde zu vermeiden.

[Update 18.01.18 11:50 Uhr:] Bipolare Störungen sind eine sogenannte affektive Störung und gehören nicht zu den Persönlichkeitsstörungen, da sie sich auf die Stimmung des Betroffenen auswirken. Der Beitrag wurde entsprechend angepasst.

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