Algoritma Pendeteksi Depresi Warga Twitter
Sering terjadi bahwa banyak orang dengan potensi depresi di seluruh dunia enggan untuk mencari bantuan profesional atau tidak menyadari kesehatan mental mereka karena berbagai faktor, salah satunya faktor stigma sosial. Menunda diagnosis dapat memperburuk kondisi sehingga memerlukan perawatan yang lebih lanjut.
Pada studi sebelumnya telah menunjukkan bahwa data dari media sosial dapat memberikan petunjuk berharga tentang kesehatan fisik dan mental seseorang. Dalam studi baru ini, para peneliti merancang algoritma yang menggunakan dua sumber data, termasuk riwayat dari ribuan pengguna Twitter dan informasi tambahan tentang kesehatan mental mereka.
Para peneliti menggunakan sekitar 80% informasi di setiap database untuk mengajar bot dan sisanya untuk menguji akurasi bot. Setelah memproses database yang ada dan mengeluarkan pengguna yang memiliki jumlah tweet yang kurang dari lima dan juga memperbaiki kesalahan ejaan, bot menyoroti 38 elemen berbeda untuk menentukan kondisi mental dan emosional pengguna.
Faktor-faktor ini mencakup kata-kata positif dan negatif yang diucapkan pengguna, jumlah teman dan pengikut yang dimiliki pengguna, dan jumlah emoji yang digunakan. Menurut tim peneliti, akurasinya adalah 89%. Mereka juga menyatakan bahwa dapat mencapai akurasi sekitar 71% menggunakan dataset CLPsych Universitas Johns Hopkins 2015.
Para peneliti mengatakan sistem yang mereka kembangkan dapat menandai depresi pengguna sehari sebelum dirilis ke publik. Hal Ini dapat membuka jalan bagi platform media sosial seperti Twitter dan Facebook untuk secara aktif menandai masalah kesehatan mental pengguna. Selain itu, para peneliti juga mengatakan bahwa bot ini dapat dikembangkan dan digunakan dalam berbagai aplikasi seperti analisis sentimen dan investigasi kriminal.
DAFTAR PUSTAKA
- Penulis : Trixie Theodora
- Editor : Fisalma Maradita