Het AI-model dat voor het onderzoek werd gebruikt, was meer dan drie keer minder voorspellend voor depressie wanneer het werd toegepast op zwarte mensen die Facebook van Meta Platforms gebruiken dan voor blanken, meldden de onderzoekers.

"Ras lijkt vooral te zijn verwaarloosd in het werk aan taalgebaseerde beoordeling van psychische aandoeningen," schreven de auteurs van de Amerikaanse studie in een rapport dat werd gepubliceerd in PNAS, de Proceedings of the National Academy of Sciences.

Eerder onderzoek naar posts op sociale media had aangetoond dat mensen die vaak voornaamwoorden gebruiken, zoals ik, mij of mijn, en bepaalde categorieën woorden, zoals zelfspotterende termen, een hoger risico lopen op depressie.

Voor het nieuwe onderzoek gebruikten onderzoekers een AI-tool "van de plank" om het taalgebruik te analyseren in berichten van 868 vrijwilligers, waaronder evenveel zwarte als blanke volwassenen die andere kenmerken zoals leeftijd en geslacht deelden.

Alle deelnemers vulden ook een gevalideerde vragenlijst in die door zorgverleners wordt gebruikt om te screenen op depressie.

Het gebruik van "I-talk" of zelfgerichte aandacht, en zelfspot, zelfkritiek en het gevoel een buitenstaander te zijn, hielden uitsluitend bij blanke personen verband met depressie, aldus co-auteur Sharath Chandra Guntuku van het Center for Insights to Outcomes van Penn Medicine.

"We waren verbaasd dat deze taalassociaties die in veel eerdere onderzoeken werden gevonden, niet voor iedereen golden," zei Guntuku.

Gegevens van sociale media kunnen niet gebruikt worden om een diagnose te stellen bij een patiënt met een depressie, erkent Guntuku, maar ze kunnen wel gebruikt worden voor risicobeoordeling van een individu of groep.

In een eerdere studie van zijn team werd het taalgebruik in sociale mediaposts geanalyseerd om de geestelijke gezondheid van gemeenschappen tijdens de COVID-19 pandemie te evalueren.

Bij patiënten met stoornissen in middelenmisbruik is aangetoond dat taal op sociale media die wijst op depressie, inzicht geeft in de waarschijnlijkheid van uitval uit de behandeling en terugval, zei Brenda Curtis van het Amerikaanse National Institute on Drug Abuse van de National Institutes of Health, die ook aan het onderzoek meewerkte.