Fortschritte und Herausforderungen für die Analyse von Big Data in sozialen Medien im Jugendalter

Abstract

Zusammenfassung. Für Jugendliche sind soziale Medien allgegenwärtig und sie verwenden sie, um ihren Gedanken, Gefühlen und Verhaltensweisen Ausdruck zu verleihen. Entsprechend bietet sich mit neuen interdisziplinären Methoden die Möglichkeit, die in sozialen Netzwerken vorhandenen Massendaten (Big Data) automatisch und maschinell zu analysieren, um darin Indikatoren für psychische Auffälligkeiten und Störungen im Sinne von Abweichungen von den üblichen Aktivitäts- und Kommunikationsmustern zu identifizieren. Diese Übersichtsarbeit gibt zunächst eine Einführung in das Konzept und mögliche Anwendungsbereiche von Big Data in sozialen Medien. Darauf aufbauend werden die ersten Studien diskutiert, die mittels dieser Analysen psychische Auffälligkeiten im Jugendalter entdecken konnten, da sich Unterschiede in der Struktur der sozialen Netzwerke, in der Verwendung von Wörtern und in der Kommunikation von Meinungen und Gefühlen fanden. Der Einbezug einer Vielzahl von Messzeitpunkten für die Modellierung intraindividueller Veränderungen könnte künftig in Kombination mit Mediatoranalysen helfen, besser zu verstehen, wann und durch welche Mechanismen sich der Konsum sozialer Medien auf die psychische Gesundheit auswirkt. Künftige Studien sollten zudem durch die Berücksichtigung weiterer Störungsbilder und Informationsquellen, verschiedener Altersgruppen und zusätzlicher sozialer Netzwerke zur Entwicklung von genaueren Prädiktionsmodellen zur Früherkennung psychischer Störungen in dieser Altersgruppe beitragen und darauf abgestimmte personalisierte Interventionen zur Förderung der psychischen Gesundheit und Resilienz anbieten.