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L’analyse des posts publiés sur Facebook pourrait permettre de détecter avec une grande précision les personnes développant une dépression.
C’est le constat étonnant posé par une équipe américaine (université de Pennsylvanie). Comment a-t-elle procédé ? Elle a d’abord sélectionné quelque 700 patients admis dans un service d’urgence d’un grand hôpital urbain. Parmi ceux-ci, 115 avaient été diagnostiqués dépressifs. Avec le consentement de tous, les spécialistes ont eu accès à l’ensemble de leurs publications sur Facebook. En utilisant un algorithme analysant le vocabulaire, sans limite de temps d’abord, ils ont pu identifier avec « une assez bonne précision » les patients souffrant de dépression.
La précision s’est avérée « beaucoup plus élevée » quand l’analyse s’est centrée sur les publications pendant les six derniers mois avant le diagnostic formel de dépression. Et en plus, ajoutent les auteurs, « dans la plupart des cas, nous avons pu prédire le diagnostic de dépression trois mois avant qu’il soit posé pour la première fois par un médecin ».
Comment expliquer cela ? En fait, le langage Facebook prédictif de la dépression inclut des marqueurs émotionnels (tristesse…), interpersonnels (solitude, hostilité…) et cognitifs (rumination, recentrage sur soi-même…). En relevant ces marqueurs, la manière dont ils étaient utilisés et à quelle fréquence, les chercheurs ont donc abouti à ce résultat surprenant. « Une évaluation discrète de la dépression à travers les médias sociaux est faisable », ajoutent-ils. « Bien entendu, ceci ne pourrait se faire qu’avec le consentement des intéressés, et cette approche interviendrait en complément des procédures habituelles de dépistage et de suivi. »
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