Sprachnachrichten verraten oft psychische Probleme

Sie sind praktisch, ermöglichen persönlichere Botschaften und erlauben es, komplexere Informationen zu teilen: Laut einer Studie des deutschen Digitalverbands Bitkom verschicken 41 Prozent der Smartphone-Nutzerinnen und -Nutzer gerne Sprachnachrichten. Jüngere verwenden das Tool lieber als Ältere; bei Frauen sind die Memos zudem beliebter als bei Männern. 

Einer neuen Erhebung aus Brasilien zufolge könnten die Audiobotschaften auch als Gradmesser für die psychische Verfassung eines Menschen dienen. 

In einer Studie konnte ein KI-System mit einer Genauigkeit von über 91 Prozent anhand von WhatsApp-Sprachnachrichten einordnen, ob die Verfasserinnen an einer schweren depressiven Störung litten. In den Audionachrichten ließen die Studienteilnehmerinnen und -teilnehmer ihre Woche Revue passieren.

Bis zu 91 Prozent Trefferquote bei Depressions-Erkennung per KI

Bei Männern fiel es der Künstlichen Intelligenz schwerer, die gedrückte Stimmung, Freudlosigkeit und Antriebslosigkeit zu erkennen. Die Genauigkeit des leistungsstärksten Modells lag bei männlichen Teilnehmern bei 75 Prozent. 

Denkbar sei, dass sich die Unterschiede durch die höhere Anzahl weiblicher Teilnehmerinnen im Datensatz für das Modelltraining sowie durch Unterschiede in den Sprachmustern von Männern und Frauen erklären lassen, schreiben die Experten in einer Aussendung zu ihrer im Fachblatt PLOS Mental Health erschienenen Untersuchung. 

Die Forschenden der Medizinischen Fakultät von Santa Casa de São Paulo entwickelten in Zusammenarbeit mit dem Health-Tech-Startup Infinity Doctors eigene Machine-Learning-Modelle. Es handelt sich dabei um Programme, die durch das Training mit großen Datenmengen Muster erlernen, um Vorhersagen für neue Daten treffen zu können. 

Eine frühzeitige Erkennung kann für eine rechtzeitige Behandlung entscheidend sein, betonen die Fachleute um Wissenschafter Victor H. O. Otani.

Grundlage für Screening-Tools

Otani und sein Team sehen in den Erkenntnissen Potenzial: "Unsere Studie zeigt, dass subtile akustische Muster in spontanen WhatsApp-Sprachnachrichten mithilfe von maschinellem Lernen dabei helfen können, depressive Profile mit überraschender Genauigkeit zu identifizieren", resümiert Mitautor Lucas Marques. 

Dies eröffne vielversprechende Möglichkeiten für digitale Screening-Tools, "die wenig Aufwand erfordern, in der Praxis gut einsetzbar sind und die täglichen Kommunikationsgewohnheiten der Menschen berücksichtigen".