Архив статей журнала
В статье показаны возможности применения семантического анализа постов пользователей социальной сети ВКонтакте для мониторинга и прогнозирования депрессии. Подчеркивается серьезность проблемы депрессии, ее негативное влияние на здоровье и социум, а также актуальность ранней диагностики и помощи. В работе также обоснована необходимость и перспективы анализа данных русскоязычных социальных сетей для предотвращения развития депрессии у пользователей. В статье предложен подход, который позволяет проводить анализ текстовых данных и использовать логистическую регрессию для классификации пользователей по наличию депрессии. Результаты исследования показывают высокую точность модели с использованием логистической регрессии, что представляет потенциал для автоматизации процессов выявления и поддержки пользователей, страдающих депрессией по данным пользовательской информации в социальных сетях. Также приводится значимость данного метода, его практическая полезность для персонализированных интервенций, преимущества и перспективы развития, включая использование нейросетевых методов и анализ динамики данных. Несмотря на достигнутые результаты, отмечается необходимость дальнейшей работы над моделью, включая изучение других методов машинного обучения и учет изменений в психическом состоянии пользователя со временем. Развитие методов прогнозирования депрессии на основе данных социальных сетей, предложенных в статье, является важным направлением, способным принести значительный вклад в области психологии, здравоохранения и информационных технологий.