[글로벌 동향] 웹 게시글을 통해 진단할 수 있는 양극성 장애
Teo Po Cin(대만, 연세대학교 컴퓨터 공학과)
International Student Ambassador 3기
대만 국립 칭화대 연구원인 옌하오 황(Yen-HaoHuang), 이신 천(Yi-Shin Chen), 린헝 웨이(Lin-Hung Wei)는 소셜미디어 이용자가 올린 게시글을 통해 조울증의 초기증세를 진단할 수 있는 방법을 찾아냈다.
논문에 따르면 조울증이라 알려진 양극성 장애는 자해와 자살로 이어질 여지가 굉장히 높다. 하지만 조울증 환자들 중 다른 정신질환으로 오진 받는 경우가 70%에 달하기 때문에 초기증세를 빠르게 잡아내어 환자들이 최대한 일찍 치료를 받음으로써 심각한 결과를 초래하지 않도록 예방하는 것이 중요하다.
먼저 연구진은 2006년부터 2016년까지 400명의 조울증 환자가 게시한 수천 개의 트위터 게시글과 대조군으로서 임의의 트위터 이용자 게시글을 함께 수집했다. 그들은 이 두 그룹이 게시한 글들을 비교, 대조함으로써 어떠한 패턴을 찾고자 했으며 게시글을 올린 시간과 정상적인 수면 패턴이 어떠한 연관 관계를 보이는지도 분석했다.
이외에도 본 연구에서는 각 이용자들이 얼마나 자주 트윗을 하는지 보여주는 게시글을 올리는 빈도수와 이용자들의 단어 사용 습관이나 게시글의 감정적 요소가 함께 고려되었다. 또한 게시글에 사용된 단어들의 파열음 정도를 측정하기 위해 사용된 단어의 음성학적 특징을 이용하는 방법이 개발되었는데, 이는 감정적 흥분이나 분노를 가진 이용자들이 좀 더 많은 에너지가 담긴 단어를 사용할 것이라는 가정에 기반을 둔 것이다.
트위터 이용자가 조울증 진단을 받는 시기까지의 콘텐츠 변화를 시간별로 조사한 슬라이딩 윈도 접근 방식을 통해 추출한 데이터를 연구진들은 기계 학습 알고리즘을 이용하여 트위터 이용자가 조울증의 초기증세를 보이는지 식별해 냈다. 이 방법을 통해 얻은 연구결과는 91퍼센트 이상의 정확도를 보였다.
칭화대 연구진은 이용자들의 게시활동을 추적함으로써 조울증을 초기에 발견하여 처방을 받을 수 있도록 돕고 환자의 극단적 행동을 감소하는데 도움이 되길 기대한다고 전했다.
[Reference] https://www.bnext.com.tw/article/47737/nthu-bipolar-disorderdetection-from-twitter-posts
https://www.technologyreview.com/s/609900/your-tweetscould-show-if-you-need-help-for-bipolar-disorder/
