Actualisé 22.02.2014 à 14:40

Big data

Le baby blues se prédit sur le fil de twitteuses

Les signes de dépression post-natale d'une mère se repèrent en analysant son langage utilisé sur le réseau social, selon une étude.

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Des ingénieurs ont développé un algorithme qui met en évidence auprès de futures mères des signes latents d'angoisse. «Vous obtenez vraiment une impression de ce qui se passe dans la tête de ces personnes en difficulté», explique au Telegraph Eric Horvitz, co-directeur de Microsoft Research.

Les auteurs du travail se sont intéressés au langage utilisé par des centaines de femmes, trois mois avant leur naissance et trois mois plus tard. «Nous avons analysé le langage de femmes souffrant de dépression post-natale, détaille Eric Horvitz. Nous avons constaté que deux à trois semaines avant la naissance on retrouvait les mêmes indices dans environ 80% des cas. Nous nous sommes alors demandés si nous pouvions remonter le temps et voir si cette tendance pouvait être repérée avant la naissance. Et c'est le cas».

Les victimes se manifestent par un langage généralement négatif, une hausse du nombre de mots comme «haine», «misérable», «déçu» et une utilisation accrue du mot «je» manifestant un repli sur soi. L'augmentation du taux de jurons complète les indices faisant état d'une mère sujette à une dépression post-natale.

James Pennebaker, professeur à l'Université du Texas, avait déjà analysé le contenu du bavardage en ligne. Il avait souligné l'importance jouée par des termes comme les pronoms, les conjonctions et les prépositions. «Ces mots nous indiquent comment une personne analyse son environnement et son état ​​mental. Nous pouvons avoir une bonne idée de son état psychologique», avait-t-il conclu.

Des organisations de soutien pourraient se servir de ce type de données pour mieux venir en aide au mères sujettes au baby blues. Les cas de dépression post-natale sont connus pour être sous-évalués.

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