จับสัญญาณโรคซึมเศร้าบนสื่อออนไลน์

โรคซึมเศร้าเป็นปัญหาที่สำคัญของประเทศไทยและทั่วโลก โดยองค์การอนามัยโลก (WHO) ได้ประมาณการว่ามีประชากรทั่วโลกมากกว่า 300 ล้านคนป่วยเป็นโรคซึมเศร้า ส่วนในประเทศไทยคาดว่าน่าจะมีผู้ป่วยประมาณ 1.5 ล้านคน

โรคซึมเศร้านี้ทำให้เกิดความทุกข์ทรมาน สูญเสียความสามารถในการเรียนและการทำงาน ทำให้ความสัมพันธ์กับผู้อื่นแย่ลง และที่ร้ายแรงที่สุดคืออาจนำไปสู่การฆ่าตัวตาย ทำให้ในปี พ.ศ. 2560 องค์การอนามัยโลกได้เลือกคำขวัญประจำปีว่า “Depression let’s talk”  หรือที่ในภาษาไทยเราใช้ว่า “ซึมเศร้า … เราคุยกันได้” เพื่อให้ทุกคนทั่วโลกได้เห็นความสำคัญ และเข้าใจถึงโรคนี้มากขึ้น

ในขณะเดียวกันในยุคที่สื่อสังคมออนไลน์ (social media) กำลังมาแรง และกลายเป็นเครื่องมือสื่อสารที่คนจำนวนมากใช้ ไม่ว่าจะเป็น Facebook, Twitter หรือ Instagram โดยผู้คนต่างติดต่อสื่อสาร รวมถึงแชร์ความคิด อารมณ์ หรือสิ่งที่เกิดขึ้นในชีวิตลงในสื่อเหล่านี้ จนสื่อออนไลน์สำหรับหลาย ๆ คนเป็นเสมือนไดอารี่ประจำตัวที่ย้ายไปอยู่บนสื่ออิเล็กทรอนิกส์

ความนิยมของการใช้สื่อออนไลน์ จึงนำมาสู่คำถามที่ว่า “เอ…เราสามารถสังเกตได้หรือไม่ว่าคนคนหนึ่งเป็นโรคซึมเศร้าหรือไม่ จากพฤติกรรมการใช้สื่อออนไลน์?”  ซึ่งพบว่าในต่างประเทศเริ่มมีการศึกษาหลายชิ้น รวมถึงการสร้างโปรแกรมตรวจสอบอัตโนมัติเพื่อใช้ทำนายว่าผู้ใช้งานรายนั้น ๆ เป็นโรคซึมเศร้าหรือไม่ (โดยหนึ่งในการศึกษาที่น่าสนใจก็มาจาก Microsoft Research) โดยการศึกษาส่วนใหญ่จะใช้วิธีเปรียบเทียบระหว่างคนที่ได้รับการวินิจฉัยว่าเป็นโรคซึมเศร้ากับคนทั่วไป โดยไล่ดูย้อนหลังว่าก่อนหน้าที่จะได้รับการวินิจฉัยว่ามีโรคซึมเศร้า พฤติกรรมการใช้สื่อออนไลน์เป็นอย่างไรบ้าง ซึ่งการศึกษาของ Microsoft Research พบว่าระบบตรวจสอบที่เขียนขึ้นมานั้น สามารถวินิจฉัยโรคซึมเศร้าได้แม่นยำถึง 72% (บางการศึกษาแม่นยำถึง 80%) จากการดูพฤติกรรมการใช้สื่อออนไลน์อย่างเดียวโดยไม่ได้มีการซักถามประวัติอะไรเพิ่มเติมจากเจ้าตัวเลยด้วยซ้ำ!

ในบทความนี้จะเล่ารวม ๆ ให้ฟังว่า ผู้ที่มีภาวะซึมเศร้ามีพฤติกรรมการใช้สื่อออนไลน์อะไรบ้างที่ต่างจากคนทั่วไป โดยรวบรวมมาจากหลาย ๆ การศึกษา อย่างไรก็ตามบทความนี้คงไม่ได้ลงรายละเอียดไปถึงว่าโมเดลการวินิจฉัยประกอบไปด้วยตัวแปรอะไรบ้างและมีสมการอย่างไร เพราะเป็นเรื่องที่ซับซ้อนมากเกินกว่าที่จะนำมาเขียนสั้นๆ

• ผู้เป็นโรคซึมเศร้ามักโพสต์หรือแชร์ข้อความที่มีอารมณ์ด้านลบหรือคำที่เกี่ยวข้องกับอารมณ์ซึมเศร้าบ่อย ๆ ตัวอย่างเช่น เบื่อ เศร้า เหงา กังวล กลุ้มใจ เจ็บปวด เซ็ง ท้อ ไร้ค่า ไม่มีใคร ปัญหา กดดัน เครียด เป็นต้น
• เวลา พบว่าผู้ป่วยโรคซึมเศร้ามักมีการโพสต์หรือใช้สื่อออนไลน์ในช่วงเวลาดึก ๆ มากกว่าคนทั่วไปที่มักโพสต์ข้อความในเวลากลางวันมากกว่า ที่เป็นเช่นนี้ส่วนหนึ่งน่าจะเกิดจากอาการนอนไม่หลับซึ่งเป็นอาการหนึ่งของโรคซึมเศร้า ทำให้หลายคนเมื่อนอนไม่หลับก็ไม่รู้จะทำอะไร ก็อาจเปิดมือถือเพื่อใช้สื่อออนไลน์
• มีเพื่อนน้อยหรือมีปฏิสัมพันธ์กันผู้อื่นน้อยลง เช่น โพสต์น้อยลง ตอบโพสต์ (หรือ retweet ในกรณี Twitter) น้อยลง หรือ tag ว่าอยู่สถานที่ข้างนอกน้อยลง รวมถึงการถ่ายรูปร่วมกับคนอื่นน้อยลง ซึ่งน่าจะเกิดจากอาการของโรคซึมเศร้าที่ผู้ป่วยมักจะไม่อยากมีปฏิสัมพันธ์กับใคร ไม่อยากคุยกับคนอื่น มักเก็บตัวอยู่คนเดียว รวมถึงไม่อยากออกไปไหน ซึ่งสะท้อนออกมาให้เห็นในสื่อออนไลน์เช่นกัน
• การพูดหรือถามเกี่ยวกับการรักษา ผู้ที่ป่วยจำนวนหนึ่งอาจจะเริ่มโพสต์ถามหาเกี่ยวกับเรื่องการรักษาโรคซึมเศร้า ซึ่งอาจจะเป็นการโพสต์ตรงๆ เกี่ยวกับโรคซึมเศร้าก็ได้ เช่น ไปหาหมอดีไหม? รักษายังไง? เราป่วยรึเปล่า? หรือบางคนอาจโพสต์อ้อม ๆ เช่น เครียดมากทำยังไงดี? กินยังไงช่วยให้นอนหลับดีขึ้น? อยากปล่อยวางให้ได้ เป็นต้น รวมถึงบางคนอาจจะเริ่มไปติดตามเพจที่เกี่ยวข้องกับการแพทย์
• รูปภาพ การศึกษาที่ทำใน Instagram พบว่าผู้มีภาวะซึมเศร้ามีแนวโน้มที่จะโพสต์ภาพที่สีออกโทนมืด ๆ ทึม ๆ สีดำ เทา หรือน้ำเงิน มากกว่าคนทั่วไปที่มักโพสต์ภาพที่สีสว่างสดใส

นอกจากนี้ยังมีอีกหลายตัวแปรที่อาจช่วยในการทำนาย เช่น พบว่าผู้ที่โพสต์รูปหน้าตัวเองที่มีความสุข ยิ้มแย้ม หรือถ่ายรูปร่วมกับคนอื่นบ่อย ๆ มักไม่เป็นซึมเศร้า (แต่ในทางกลับกันรูปหน้าเศร้ามักไม่ค่อยมีคนโพสต์ และใช้ทำนายไม่ได้ดีสักเท่าไหร่) การโพสต์ที่น้อยลงหรือมากขึ้นกว่าเดิมอย่างชัดเจนก็พบได้ในผู้ที่เป็นโรคซึมเศร้าเช่นกัน (คือเศร้ามากจนไม่อยากทำอะไร หรือไม่ก็โพสต์ระบายความอัดอั้นบ่อยๆ) นอกจากนี้บางการศึกษายังไปไกลถึงขั้นใช้ระบบวิเคราะห์การใช้ภาษา ซึ่งอันนี้ยากเกินกว่าที่มนุษย์ทั่วไปจะทำได้ นั่นคือวิเคราะห์ว่าใช้คำแบบนี้ ภาษาแบบนี้ รูปประโยคแบบนี้ ความยาวประมาณนี้ มีความเสี่ยงที่จะเป็นโรคซึมเศร้า เป็นต้น

ในยุคแห่งสื่อออนไลน์นี้ การศึกษาหลายชิ้นพบว่าพฤติกรรมการใช้สื่อออนไลน์อาจสามารถทำนายหรือช่วยในการตรวจพบโรคซึมเศร้าได้ ซึ่งจะนำไปสู่การวินิจฉัยได้แต่เนิ่น ๆ และการเข้าถึงการรักษาที่มากขึ้น จึงเป็นที่คาดการณ์ว่าจะมีโปรแกรมตรวจสอบอัตโนมัติในสื่อออนไลน์ที่มีแม่นยำ และสามารถใช้ได้จริงออกมาใช้กันในเวลาอีกไม่นานนี้

ตัวอย่างงานวิจัยที่น่าสนใจ

• De Choudhury, M., Gamon, M., Counts, S. and Horvitz, E., Predicting Depression via Social Media. ICWSM, 13, pp.1-10.
• Reece, A.G. and Danforth, C.M., 2017. Instagram photos reveal predictive markers of depression. EPJ Data Science, 6(1), p.15.
• ความกังวลลดลงได้

Resource: HealthToday Magazine, No.198 October 2017