We weten al een tijdje dat niet alleen wat je schrijft op sociale media veel over jezelf kan verklappen, maar ook hoe je iets schrijft. Een nieuwe studie net gepubliceerd in Nature Human Behaviour voegt hier een nieuw inzicht aan toe. Door meer dan 6 miljoen tweets te analyseren, ontdekte Krishna Bathina en haar collega’s dat als mensen vaker “everyone believes” in een tweet meegaven, dit een teken kon zijn van vertekend denken, in dit geval specifiek de ‘mindreading distortion’. Hier vind je alle denkfouten of vertekening van het denken die kunnen wijzen op een mogelijk depressie die de onderzoekers onderzochten, samen met de voorbeeldzinnen.

Ze keken vervolgens hoe vaak dergelijke zinnen voorkwamen bij accounts die ook aangaven dat ze voor een depressie in behandeling waren of geweest zijn. Er bleek een significant verschil te zijn in hoe vaak ze dergelijke denkfouten in hun berichten opnamen en al dan niet schrijven dat ze een diagnose van depressie hadden gekregen. Enkel de denkfout van fortune telling, het voorspellen dat iets slecht gaat aflopen, bleek niet vaker voor te komen.

De onderzoekers waarschuwen wel voor de ethische kant van deze ontdekking, niet onterecht…

Gaat het wel goed met je als je vaak tweet dat ‘Iedereen gelooft dat…’?

Tweet

Abstract van het onderzoek:

Depression is a leading cause of disability worldwide, but is often underdiagnosed and undertreated. Cognitive behavioural therapy holds that individuals with depression exhibit distorted modes of thinking, that is, cognitive distortions, that can negatively affect their emotions and motivation. Here, we show that the language of individuals with a self-reported diagnosis of depression on social media is characterized by higher levels of distorted thinking compared with a random sample. This effect is specific to the distorted nature of the expression and cannot be explained by the presence of specific topics, sentiment or first-person pronouns. This study identifies online language patterns that are indicative of depression-related distorted thinking. We caution that any future applications of this research should carefully consider ethical and data privacy issues.