Den Unglücklichen auf der Spur

Viele Menschen teilen Bilder, Videos und Gedanken in sozialen Netzwerken wie Facebook, Instagram oder Twitter. Was die Posts über die Nutzer verraten, hat eine Gruppe von Forschern der Katalonischen Universität Oberta de Catalunya (UOC) einmal genauer untersucht. Anschließend entwickelten sie einen Algorithmus, der Psychologen dabei helfen könnte, mögliche psychische Probleme frühzeitig zu erkennen.

Als Grundlage für den Algorithmus dient die sogenannte Choice-Theorie des US-Amerikanischen Psychiaters William Glasser (1925–2013). Dabei geht es um die fünf Grundbedürfnisse, die für jedes menschliche Verhalten zentral sind: Überleben, Macht, Freiheit, Zugehörigkeit und Spaß. Diese spielen auch für die Auswahl der Online-Posts eine Rolle. Das neu entwickelte Deep-Learning-Modell hat nämlich diese Bedürfnisse anhand von multimodalen Daten wie Bildern, Texten, Biografie sowie Geolokalisierung aus insgesamt 86 Instagram-Profilen analysiert. Die Nutzer stammten aus dem spanischen und persischen Sprachraum, um eine mögliche kulturelle Voreingenommenheit auszuschließen.

»Die Art und Weise, wie wir uns in den sozialen Medien präsentieren, kann nützliche Informationen über Verhaltensweisen, Persönlichkeiten, Ansichten, Motive und Bedürfnisse liefern«, so der Studienleiter Mohammad Mahdi Dehshibi. Die Experten trainierten also den Algorithmus so, dass er die fünf Bedürfnisse sowohl aus Bild- als auch aus Textinhalten identifizieren und einordnen konnte. Anschließend wies er die Informationen verschiedenen Kategorien zu, die Psychologen zuvor festgelegt hatten. Zusätzlich glichen die Psychologen die Ergebnisse mit einer Datenbank ab, in der bereits mehr als 30.000 Bilder, Bildunterschriften und Kommentare hinterlegt waren. Den Forschern zufolge zeigen die Experimente »eine vielversprechende Genauigkeit und ergänzende Informationen zwischen visuellen und textuellen Anhaltspunkten.«

Frühere Studien hatten bereits ergeben, dass spanischsprachige Nutzer eher Beziehungsprobleme erwähnen, wenn sie sich deprimiert fühlen, als englischsprachige. »Die Untersuchung von Daten aus sozialen Netzwerken, die nicht-englischsprachigen Nutzern gehören, könnte dazu beitragen, integrative und vielfältige Instrumente und Modelle für den Umgang mit psychischen Erkrankungen bei Menschen mit unterschiedlichem kulturellen oder sprachlichen Hintergrund zu entwickeln«, meinen die Autoren. Sie sind der Ansicht, dass ihr Algorithmus generell zur besseren Prävention beziehungsweise besseren Behandlung von Personen mit einer psychischen Störung beitragen kann. Weltweit leben nämlich rund 350 Millionen Menschen mit einer Depression, von denen nach Schätzungen der Weltgesundheitsorganisation WHO nur jeder Vierte adäquat behandelt wird.

Dass Beiträge auf Online-Plattformen Hinweise darauf liefern können, ob Menschen in den nächsten Monaten eine Depression entwickeln, ist nicht neu. Eine Studie aus dem Jahr 2018 zum Beispiel belegte, dass Betroffene etwa ihre Wortwahl ändern. So wählen sie in ihren Postings dann häufiger die Worte »ich« oder »mich«. Diese verstärkte Ich-Perspektive schreiben die Wissenschaftler Menschen zu, die besonders mit sich beschäftigt sind. Weitere Warnzeichen sind Ausrücke wie »Tränen«, »weinen«, »Schmerz« oder »allein«. Auch körperliche Beschwerden waren ein Thema in der Kommunikation von Menschen, denen es nicht so gut geht. Begriffe wie »Kopf«, »Krankenhaus«, »Operation«, »müde« bestätigten den Autoren zufolge, dass Depressionen in der Regel mit körperlichen Symptomen einhergehen. Außerdem äußerten die Betroffenen sich häufiger feindselig, schreiben beispielsweise von »Hass«.

Eine andere Untersuchung war zu dem Schluss gekommen, dass die Social-Media-Fotos depressiver Menschen tendenziell blauer, grauer oder dunkler sind und zudem weniger Likes bekommen als die Bilder von Accounts nicht depressiver Personen. Ob ein Urheber allerdings auf einem Foto selbst glücklich oder traurig aussieht, lässt demnach keinen Rückschluss auf dessen geistige Gesundheit zu.