Negative Affektvariabilität unterscheidet sich zwischen Angst und Depression in sozialen Medien

Ziel Negative Affektvariabilität ist mit erhöhten Symptomen der internalisierenden Psychopathologie (d.h. Depression, Angst) assoziiert. Das Contrast Avoidance Model (CAM) legt nahe, dass Personen mit Angst negative emotionale Veränderungen durch pathologisches Sorgen vermeiden. Jüngste Beweise deuten auch darauf hin, dass das CAM auf die major-depressive Störung und soziale Phobie anwendbar ist, die beide durch Veränderungen im negativen Affekt gekennzeichnet sind. Hier vergleichen wir die negative Affektvariabilität zwischen Personen mit einer Vielzahl von Angst- und Depressionsdiagnosen, indem wir die Ebenen und den Grad der Veränderung des Sentiments ihrer Online-Kommunikationen messen. Methode Die Teilnehmer bestanden aus 1.853 Personen auf Twitter, die berichteten, dass sie klinisch mit einer Angststörung (A-Kohorte, n = 896) oder einer depressiven Störung (D-Kohorte, n = 957) diagnostiziert wurden. Der durchschnittliche negative Affekt (NA) und die negative Affektvariabilität wurden mit dem Valence Aware Dictionary for Sentiment Reasoning (VADER) berechnet, einem genauen Sentiment-Analyse-Tool, das Texte in Bezug auf ihren negativen Affektgehalt bewertet. Ergebnisse Die Ergebnisse zeigten Unterschiede in der negativen Affektvariabilität zwischen der D- und A-Kohorte, wobei die D-Kohorte höhere NA-Variabilität aufwies als die A-Kohorte, U = 367210, p < .001, r = 0,14, d = 0,25. Darüber hinaus fanden wir heraus, dass die A- und D-Kohorten unterschiedliche durchschnittliche NAs hatten, wobei die D-Kohorte insgesamt höheren NA zeigte, U = 377368, p < .001, r = 0,12, d = 0,21. Einschränkungen Unsere Stichprobe beschränkt sich auf Personen, die ihre Diagnosen online offengelegt haben, was durch Selbstselektion und Stigmatisierung zu einer Verzerrung führen kann. Unsere Sentiment-Analyse von Online-Texten erfasst möglicherweise nicht alle Nuancen des individuellen Affekts vollständig. Schlussfolgerungen Personen mit Depressionsdiagnosen zeigten einen höheren Grad an negativer Affektvariabilität im Vergleich zu Personen mit Angststörungen. Unsere Ergebnisse unterstützen die Idee, dass negative Affektvariabilität mithilfe von computergestützten Ansätzen auf groß angelegten Social-Media-Daten gemessen werden kann und dass Social-Media-Daten genutzt werden können, um natürliche psychische Gesundheitseffekte im großen Maßstab zu studieren.