Facebook-Posts sagen Krankheiten voraus

18.06.2019

Anhand der Sprache von Facebook-Postings könnten sich Erkrankungen wie Diabetes, Angstzustände, Depressionen und Alkoholabhängigkeit identifizieren lassen. Wissenschaftler nehmen an, dass die Sprache in solchen Beiträgen ähnlich wie körperliche Symptome Hinweise auf Krankheiten geben und – mit Zustimmung der Nutzer – wertvolle Informationen liefern könnten.

Anhand von Postings in sozialen Medien könnten sich Krankheiten voraussagen lassen.

Der Inhalt von Beiträgen in sozialen Medien liefert wertvolle Hinweise auf den Gesundheitszustand einer Person.
© iStock.com/fizkes

Die Forscher stellten bei der Untersuchung von 21 verschiedenen Krankheiten fest, dass tatsächlich alle allein durch Facebook-Einträge vorherzusagen waren. Zehn von ihnen wurden sogar besser als durch demografische Informationen wie Alter oder Geschlecht angezeigt, berichten die Wissenschaftler der University of Pennsylvania und der Stony Brook University in den USA im Fachmagazin PLOS ONE.

Bei einigen Facebook-Daten lagen die Zusammenhänge intuitiv auf der Hand: zum Beispiel deuteten die Wörter „Getränk“ und „Flasche“ auf Alkoholmissbrauch hin. Andere waren jedoch weniger naheliegend, beispielsweise hatten die Menschen, die in ihren Beiträgen häufig religiöse Begriffe wie „Gott“ oder „Beten“ erwähnten, eine 15-mal höhere Wahrscheinlichkeit, an Diabetes zu leiden, als diejenigen, die diese Begriffe am seltensten verwendeten. Feindseligkeit ausdrückende Wörter wie „dumm“ und einige Kraftausdrücke waren dagegen Indikatoren für Drogenmissbrauch und Psychosen.

Schon im letzten Jahr zeigte das Forscherteam, dass die Analyse von Facebook-Posts eine Depression bis zu drei Monate früher vorhersagen konnte, bevor eine Diagnose in der Klinik erfolgte. Darauf aufbauend analysierten sie mithilfe einer automatisierten Datenerfassung die gesamten Facebook-Einträge von fast 1.000 Personen, die sich bereit erklärten, ihre elektronischen Krankenakten mit ihren Profilen zu verknüpfen. Die Forscher erstellten dann drei Modelle, um die Vorhersagekraft für die Patienten zu analysieren: Ein Modell analysierte nur die Sprache der Facebook-Posts, ein anderes verwendete demografische Daten, und im letzten wurden beide Datensätze kombiniert.

ZOU