[论文解读] Depressed individuals express more distorted thinking on social media

Krishna C. Bathina, Marijn ten Thij+3 more|arXiv (Cornell University)|Feb 7, 2020

Mental Health via Writing参考文献 41被引用 7

一句话总结

本研究提出一种基于理论的方法，利用与认知行为疗法（CBT）相关的241个n-gram临床词典，检测社交媒体语言中的认知扭曲。研究发现，即使在控制了情感、自我指涉和话题等因素后，Twitter上抑郁个体表达的个人化（Personalizing）和情绪化推理（Emotional Reasoning）扭曲仍比随机样本高出2.3倍，凸显了在线语言模式作为抑郁潜在标志的可能性。

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.

研究动机与目标

• 调查自报抑郁的个体是否在社交媒体语言中表现出比随机样本更高的认知扭曲水平。
• 基于认知行为疗法（CBT）理论，开发并验证一个代表12种认知扭曲类型的n-gram临床词典。
• 确定观察到的认知扭曲差异是否源于内容、情感或自我指涉语言，还是特定于认知扭曲模式本身。
• 提供一种数据驱动、理论指导的框架，用于在线检测促发抑郁的语言模式，潜在实现早期检测或干预。

提出的方法

• 构建了一个包含241个n-gram（1–5个词的短语）的临床词典，代表CBT理论中定义的12种认知扭曲类型。
• 定义了一个二值匹配函数 𝒮_C(t)，当推文包含词典中至少一个n-gram时，即标记为包含某种认知扭曲模式。
• 使用每位用户最多k条最近推文的时间线，计算个体内部和组间认知扭曲模式（CDS）的流行率。
• 计算流行率比（PR），即抑郁群体（D）中CDS流行率与随机样本群体（R）中CDS流行率的比值，PR > 1表示抑郁群体中更常见。
• 通过自举法（10,000次重采样）估计流行率和PR的95%置信区间，若置信区间不包含1，则认为具有统计显著性。
• 通过测试用户样本、CDS n-gram选择、情感和第一人称代词使用等变量的变化，控制混杂因素的影响。

实验结果

研究问题

• RQ1 自报抑郁的个体是否在社交媒体语言中比随机样本表达更高的认知扭曲水平？
• RQ2 在社交媒体上，抑郁个体中哪些特定类型的认知扭曲最为普遍？
• RQ3 观察到的认知扭曲表达差异是否可归因于一般情感、自我指涉语言或特定话题内容？
• RQ4 基于CBT的n-gram词典能否可靠地检测在线文本中扭曲思维的模式，而独立于其他语言标记？

主要发现

• 抑郁个体表达认知扭曲的频率显著高于随机样本，个人化和情绪化推理扭曲的中位流行率比（PR）为2.3。
• 个人化和情绪化推理类型的认知扭曲在抑郁群体中的流行率比随机样本高出两倍以上。
• 观察到的认知扭曲流行率差异对用户样本、CDS n-gram选择、情感和第一人称代词使用的变化具有稳健性。
• 即使在控制了抑郁个体更常使用自我指涉语言的已知倾向后，结果依然显著。
• CDS词典成功捕捉到了临床上相关的思维模式，表明在线语言可以反映抑郁的核心认知机制。
• 本研究为在数字通信中使用理论驱动的语言标记来识别促发抑郁的思维模式提供了实证支持。