284 millions. C’est le nombre de personnes qui souffrent de dépression à travers le monde, selon Santé publique France. Et si l’on pouvait diagnostiquer ce trouble de façon rapide et fiable ? Des chercheurs de l'université Brunel et de l'université de Leicester (Angleterre) ont mis au point un algorithme permettant de repérer la dépression chez les utilisateurs du réseau social Twitter.

Pour créer cet outil, les scientifiques sont partis du constat suivant : "Les personnes potentiellement dépressives ne consultent généralement pas de psychologues parce qu'elles ont honte ou ne sont pas conscientes de leur dépression, ce qui peut entraîner un retard important dans le diagnostic et le traitement", écrivent-ils dans un article scientifique relatant leur travail.

Pour faciliter un diagnostic précoce, ils se sont intéressés aux réseaux sociaux. Et pour cause : "Il est prouvé que les données des réseaux sociaux fournissent des indices précieux sur les conditions de santé physique et mentale", assurent-ils.

L’algorithme qu’ils ont mis au point est baptisé le Cost-sensitive Boosting Pruning Trees (CBPT). Le concept ? Analyser 38 types de données issues de profils Twitter publics, tels que le contenu des publications, l’utilisation de termes positifs ou négatifs, les heures de publication, le nombre d'amis et de followers ou encore l’utilisation d'émojis.

Grâce à ces données, les cherches assurent que leur outil détermine l’état mental d’une personne avec une précision de 88,39 %. "Tout (...)

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