科学家证明了使用社交媒体预测用户心理健康的有效性

不去看心理医生就对自己的心理健康状况感到好奇?或者你是否好奇如何通过社交媒体了解自己的心理健康状况?在现实中，心理健康很难大规模地实时评估。然而，社交媒体的普及和扩散使得以非侵入性的方式感知和监测在线用户的心理健康成为可能。

在中国科学院心理研究所朱廷韶教授的带领下，一个研究团队演示了机器学习模型如何感知人们的心理健康，并调查了预测的能力社交媒体以心理学的方式与真实的幸福数据相对应。这项名为“使用社交媒体语言感知心理健康:预测模型开发研究”的研究已于1月31日发表在《纽约时报》上医学互联网研究杂志．

研究人员基于他们自己开发的在线平台，在新浪微博平台上招募了1427名参与者。参与者的幸福感是通过一份六维度的问卷来评估的，包括对环境的掌握、与他人的积极关系、自主性、个人成长、自我接纳和生活目标。

然后收集参与者的社交媒体帖子，并使用六种不同的心理学词汇从收集的帖子中提取语言特征。然后以提取的语言特征为输入，以心理健康为输出，建立多目标预测模型。

最后，他们使用心理问卷评分方法对机器学习模型进行了评估。

结果表明机器学习模型在心理学词汇的运用上表现得很好。此外，该模型在信度和效度方面也有很好的表现。

通过确认机器学习预测模型的可靠性和有效性，本研究从的角度验证了与ground truth福祉数据相对应的社交媒体的可预测性心理健康．这项研究对于使用社交媒体进行预测具有积极意义心理健康在非专业环境中，如自我测试或大规模用户研究。