[논문 리뷰] Depressed individuals express more distorted thinking on social media

Krishna C. Bathina, Marijn ten Thij외 3명|arXiv (Cornell University)|2020. 02. 07.

Mental Health via Writing참고 문헌 41인용 수 7

한 줄 요약

이 연구는 인지행동치료(CBT)에 기반한 241개의 n-그램(1~5단어 어구)으로 구성된 임상 어휘집을 활용해 소셜미디어 언어에서 인지왜곡을 이론 기반으로 탐지하는 방법을 제안한다. 감정장애를 자가보고한 사용자들은 정서, 자기참조, 주제 등을 보정한 후에도 무작위 표본 대비 Personalizing 및 Emotional Reasoning 왜곡을 2.3배 더 많이 표현함을 발견하였으며, 이는 우울증의 잠재적 지표로 작용할 수 있는 온라인 언어 패턴을 시사한다.

ABSTRACT

Depression is a leading cause of disability worldwide, but is often under-diagnosed and under-treated. One of the tenets of cognitive-behavioral therapy (CBT) is that individuals who are depressed exhibit distorted modes of thinking, so-called cognitive distortions, which can negatively affect their emotions and motivation. Here, we show that individuals with a self-reported diagnosis of depression on social media express higher levels of distorted thinking than a random sample. Some types of distorted thinking were found to be more than twice as prevalent in our depressed cohort, in particular Personalizing and Emotional Reasoning. This effect is specific to the distorted content of the expression and can not be explained by the presence of specific topics, sentiment, or first-person pronouns. Our results point towards the detection, and possibly mitigation, of patterns of online language that are generally deemed depressogenic. They may also provide insight into recent observations that social media usage can have a negative impact on mental health.

연구 동기 및 목표

• 자기보고한 우울증이 있는 개인이 무작위 표본과 비교해 소셜미디어 언어에서 더 높은 수준의 인지왜곡을 보이는지 조사하기.
• 인지행동치료(CBT) 이론에 기반해 12가지 유형의 인지왜곡을 나타내는 n-그램 어휘집을 개발하고 검증하기.
• 관찰된 왜곡 사고의 차이가 내용, 정서, 자기참조 언어에 기인한 것인지, 아니면 인지왜곡 패턴 자체에 기인한 것인지 규명하기.
• 이론에 기반한 데이터 기반 프레임워크를 제공하여 온라인에서 우울성 언어 패턴을 탐지할 수 있도록 하여 조기 발견 또는 간섭 가능성을 높이기.

제안 방법

• 인지행동치료(CBT) 이론에서 정의한 12가지 유형의 인지왜곡을 나타내는 241개의 n-그램(1~5단어 어구)으로 구성된 임상 어휘집을 구축했다.
• 트윗에 어휘집에서 제공하는 n-그램 중 하나 이상이 포함되어 있으면 해당 트윗이 적어도 하나의 인지왜곡 스키마를 포함한다고 표시하는 이진 매칭 함수 𝒮_C(t)를 정의했다.
• 사용자당 최대 k개의 최근 트윗 타임라인을 활용해 개인 내 및 그룹 간 인지왜곡 스키마(CDS)의 유병률을 계산했다.
• 우울 집단(D)의 CDS 유병률을 무작위 표본 집단(R)의 CDS 유병률로 나눈 Prevalence Ratio(PR)를 계산했으며, PR > 1은 우울 집단에서 더 높은 유병률을 의미한다.
• 유병률 및 PR의 95% 신뢰구간을 추정하기 위해 부트스트래핑(10,000회 반복 샘플링)을 사용했으며, 신뢰구간이 1을 포함하지 않으면 통계적 유의성으로 간주했다.
• 사용자 표본, CDS n-그램 선택, 정서, 제1인칭 대명사 사용량의 변동에 대해 강건성을 검증함으로써 혼란요인을 통제했다.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 자기보고한 우울증이 있는 개인은 무작위 표본과 비교해 소셜미디어 언어에서 더 높은 수준의 인지왜곡을 표현하는가?
• RQ2 소셜미디어에서 우울한 개인에게서 가장 흔한 특정 유형의 인지왜곡은 무엇인가?
• RQ3 관찰된 인지왜곡 표현의 차이가 일반적인 정서, 자기참조 언어, 또는 주제 기반 콘텐츠에 기인한 것인가?
• RQ4 CBT 기반의 n-그램 어휘집은 다른 언어적 지표와 독립적으로 온라인 텍스트에서 왜곡된 사고 패턴을 신뢰성 있게 탐지할 수 있는가?

주요 결과

• 자기보고한 우울증이 있는 개인은 무작위 표본보다 유의미하게 더 높은 수준의 인지왜곡을 표현했으며, Personalizing 및 Emotional Reasoning 왜곡의 중앙값 Prevalence Ratio(PR)는 2.3이었다.
• Personalizing 및 Emotional Reasoning 유형의 인지왜곡은 우울 집단에서 무작위 표본 대비 두 배 이상 높은 유병률을 보였다.
• 사용자 표본, CDS n-그램 선택, 정서, 제1인칭 대명사 사용량의 변동에 대해 관찰된 인지왜곡 유병률의 차이가 강건하게 유지되었다.
• 자기참조 언어 사용 경향이 있는 것으로 알려진 우울한 개인의 특성조차 통제한 후에도 결과는 유의미했다.
• CDS 어휘집은 임상적으로 관련성이 있는 사고 패턴을 성공적으로 포착했으며, 이는 온라인 언어가 우울증의 핵심 인지기제를 반영할 수 있음을 시사한다.
• 이 연구는 디지털 커뮤니케이션에서 우울성 사고 패턴을 식별하는 데 이론 기반 언어 지표를 사용할 수 있음을 실증적으로 뒷받침한다.