페이스북 게시글을 통해 우울증을 조기 진단할 수 있다면?

미국 뉴욕 스토니 브루크(Stony Brook) 대학 언어 분석 연구실(Human Language Analysis Lab)의 앤드루 슈워츠 컴퓨터공학 교수 연구팀 지난 15일 미국국립과학원 회보에 ”페이스북 언어로 예측한 우울증 의료 기록”이란 논문을 발표했다.

해당 논문을 보면 슈워츠 교수의 연구팀은 의료 당국의 허가를 받고 응급실을 찾은 환자의  의료기록과 이들의 페이스북에 접근해 우울증으로 진단받기 전에도 페이스북을 사용한 적이 있는 사람 114명을 추출했다.

이후 진단의 정확도를 측정하기 위해 우울증 진단을 받지 않는 5배수의 환자를 더해 684명(114 + 114 x 5)을 샘플로 확정했다. 실험의 요지는 684명이 작성한 524,292개의 포스팅을 통해 114명의 우울증 환자를 진단해 낼 수 있을까다. 

이들은 진단 알고리즘을 설계하는 데 잠재 디리클레 할당(LAD) 이라는 모델 기법을 사용해 자주 사용되는 단어와 이 단어를 묶는 카테고리를 추출했다. 예를 들어 ”상실”, ”매우”, ”베이비”, ”원하다”라는 단어는 고독감의 카테고리로 추출했다. 

연구진은 이런 방식으로 우울증을 예측하는 언어적 변수를 찾고 이를 감정(슬픔), 대인관계(고독, 적의), 인지 과정(자아 집착, 숙고) 등으로 나누어 분석했다. 

또한 이들은 나중에 우울증 진단을 받는 사람들이 진단을 받기 전에 올린 포스팅에서 1인칭 대명사 ”나(I), 나의(my), 나를(me)”가 증가하는 경향을 보였다고 밝혔는데 이는 자아에 대한 집착적 성향을 예측하는 요소다.

연구진은 이 알고리듬으로 684명의 우울증 진단을 예측한 결과 곡선하면적(AUC: Area Under Curve) 0.69의 공정한 정확도를 보였다. 곡선하면적이 1일 경우 정확도가 완벽하다고 본다. 특히 페이스북의 데이터를 진단 직전 6개월로 한정했을 때는우울증 진단 예측 정확도가 0.72로 올랐다.

슈워츠 교수는 ”소셜 미디를 사용하는 것이 개인의 정신건강에 좋지 않다는 인식이 있다”며 ”그러나 어쩌면 소셜미디어가 정신건강을 진단하고 모니터링 하고 결국에는 개선할 수 있는 중요한 도구일 수 있다”고 밝혔다.