Закономерности симптомов психического здоровья
Дисклеймер
Данное исследование и выводы, сделанные по его результатам, носят исследовательский характер и сделаны исключительно для выявления любопытных закономерностей и взаимосвязей.
Однако не являются основанием для постановки какого-либо диагноза — для этого необходимого обратиться к квалифицированному и компетентному специалисту.
Моя цель — повысить осведомленность к теме психологического и психического здоровья!
Выбор данных и темы проекта
Открыв kaggle, я практически сразу определилась с тематикой и данными для анализа.
Dataset, который лег в основу проекта, называется Mental Disorder Classification и содержит в себе данные 120 респондентов.
Их ответы — оценка 17 симптомов физического и эмоционального состояния, позволяющая определить возможный психический диагноз.
Тема психологического и психического здоровья имеет для меня особое значение.
6 лет назад я впервые с ней столкнулась, а 3 года назад нашла своего специалиста.
И, вот, за последние 2 года эта сфера стала мне еще ближе: я стала соавтором комедийно-психологического шоу, где гости в компании комика, психолога и иногда другого эксперта обсуждают свои анонимные истории, делятся переживаниями и получают поддержку.
За время существования проекта и 84 проведенных мероприятия я осознала всю важность повышения осведомленности в обществе о психологическом и психическом здоровье.
Загрузка данных в Google Collab
Данные (датасет) в Google Collab я загрузила, импортировав кagglehub прямо в блокнот.
Далее загрузила библиотеку pandas для их отображения, а после — matplotlib.pyplot, с помощью которого впоследствии и создавала все графики.
Далее загрузила в Google Collab файлы шрифтов с ноутбука и с помощью команды также импортировала их.
Это был стандартный порядок первичных действий для создания всех графиков проекта.
начало каждого кода
Виды графиков
Всего для проекта я создала 5 видов графиков: (1) heatmap (2) bullet chart (3) stacked bar chart (4) boxplot (5) pie chartПочему именно такие?
Для анализа общих данных: (1) показался мне наиболее подходящим для иллюстрации всего объема данных без погружения в нюансы (2) уже более детальная выборка, при этом все еще позволяющая взглянуть на данные в целом, но уже под другим углом
Для анализа точечной выборки данных: (3) анализ пересечений нескольких показателей (4) среднестатистическое значение нескольких показателей (5) процентное соотношение количества нескольких показателей
Этапы работы:
(1) Работа с kaggle: — поиск данных выбранной темы — сравнение нескольких датасетов
(2) Работа с coolors: — выбор одного цвета и поиск подходящих сочетаний к нему — формирование цветовой палитры
(3) Работа с ChatGPT (написание запросов от целых к частным): — написание код для создания графика определенного вида (поиск подходящего для конкретного сочетания данных) — итерации сравнения и поиск наиболее интересного (виды, количество, выборки) — анализ, какой вывод хочу и могу получить, исходя из результата данных — оформление (цвета, шрифт, композиция, подписи) — исправление грамматики (в датасете некоторые слова были написаны с ошибками) — упрощение кода путем удаления лишнего/потворяющегося
(4) оформление кода через Carbon.now.sh
(5) загрузка изображений графика и кода в проект
(1) Heatmap: соотношение симптомов и диагнозов
Что именно показывает
Тепловая карта (heatmap) отражает интенсивность проявления каждого симптома в разрезе диагностических групп. В данном формате ключевым является не анализ отдельных числовых значений, а восприятие общей картины распределения симптомов.Heatmap позволяет увидеть, какие признаки концентрируются внутри конкретных диагнозов и какие сочетания симптомов формируют устойчивые профили состояний.
Почему этот тип графика подходит?
Данные имеют выраженно многомерную структуру: одновременно рассматривается большое количество симптомов, несколько диагностических групп и их процентное распределение.В такой ситуации иные представления данных теряют наглядность и возможность комплексно оценить их структуру. Heatmap позволяет сразу выделить зоны концентрации симптомов, визуально уловить повторяющиеся паттерны и сравнить диагнозы целиком, а не по одному изолированному признаку.
Этот тип визуализации особенно удобен на этапе первичного анализа, когда важно понять общую структуру данных.
Аналитическая ценность
Тепловая карта показывает, что депрессия (depression) формирует плотный кластер внутренних и когнитивных симптомов, связанных с подавленным настроением, эмоциональной перегрузкой и деструктивными мыслями (suicidal thoughts, overthinking).Биполярный спектр (bipolar type-1 и bipolar type-2), напротив, характеризуется выраженными поведенческими и эмоциональными скачками, отражающими резкие колебания состояния (mood swing, agressive response, sexual activity, optimism и suicidal thoughts).
Группа нормы (normal) не является однородной, однако в ней отсутствуют выраженные пики, что подчеркивает различие между наличием отдельных симптомов и формированием клинического профиля. Наибольшим отличием является отсутствие явной перемены настроения и деструктивных мыслей (mood swing и suicidal thoughts).
В целом данный график позволяет рассматривать диагноз как целостный профиль, а не как наличие или отсутствие одного маркера.
(2) Bullet chart: сравнение симптомов между группами
Что именно показывает
Данный график сравнения по одной шкале демонстрирует прямое сравнение каждого симптома (то есть, его наличие и интенсивность) между депрессией (depression), биполярным спектром (bipolar type-1 и bipolar type-2) и нормой (normal).В отличие от тепловой карты, здесь акцент смещается на количественную разницу между группами по каждому отдельному признаку.
Почему этот тип графика подходит?
Когда задача анализа заключается в том, чтобы увидеть и оценить различия между группами по конкретному признаку, столбчатая диаграмма (сравнение по одной шкале) позволяет легко оценить величину различий, а также — сравнить большое количество признаков более конкретно, нежели с помощью тепловой карты.Аналитическая ценность
Этот график позволяет выделить симптомы, которые действительно обладают дифференцирующей способностью, и отличить их от тех, которые широко распространены во всех группах.Например, становится очевидно, что грусть (sadness) встречается практически повсеместно и не является специфическим маркером, тогда как деструктивные мысли (suicidal thoughts) и руминация мыслей (overthinking) резко смещены в сторону депрессии (depression).
В то же время выраженные колебания настроения (mood swing) оказываются характерными именно для биполярного спектра (bipolar type-1 и bipolar type-2) и при депрессии (depression) вообще не встречаются.
(3) Stacked bar chart: симптомы внутри депрессии
Что именно показывает
Этот график делает довольно узкий анализ: отражает структуру группы с диагнозом депрессии (depression), показывая, какая доля респондентов демонстрирует конкретный симптом, а какая — нет.В данном случае анализ сосредоточен не на сравнении с другими группами, а на внутреннем устройстве самой категории.
Почему этот тип графика подходит?
Задача этого этапа анализа заключается в демонстрации внутренней неоднородности диагноза.Стековая столбчатая диаграмма (stacked bar chart) хорошо подходит для этой цели, поскольку наглядно отображает доли и позволяет увидеть вариативность симптомов внутри одной группы.
Такой формат позволяет увидеть разнообразие клинических проявлений.
Аналитическая ценность
Для данного анализа были выбраны три полярных симптома: эйфория (euphoric), нервный срыв (nervous break-down) и агрессивная реакция (aggressive response) и их корреляция с диагнозом депрессия (depression).Благодаря графику можно заметить, что не всегда при депрессии (depression) встречаются исключительно те эмоциональные проявления, которые свойственно считать негативными.
Показатель чувства эйфории (euphoric) превалирует в сравнении с агрессивной реакцией (aggressive response).
Это означает, что присутствие/отсутствие отдельного симптома одновременно и не гарантирует, и не отменяет диагноз, а также — не снижает клиническую значимость состояния. Ведь для его корректной оценки важна совокупность факторов.
(4) Boxplot: выявление интенсивности сочетания двух показателей
Что именно показывает
Boxplot отражает распределение уровня конкретного показателя в сочетании с несколькими другими.В основе графика лежит не среднее значение, а характер распределения данных.
Как работает график?
box: — медиана (50%) — квартиль (нижняя отметка) (25%) — квартиль (верхняя отметка) (75%)
«усы» — линии, идущие вверх и вниз от бокса (box) и показывающие диапазон данных.
Слева график — без симптома; Справа график — с симптомом.
Почему этот тип графика подходит?
В подобных данных средние показатели малоинформативны, поскольку они скрывают разброс и крайние значения.Важное значение имеют медиана, диапазон значений и наличие выбросов.
Boxplot позволяет увидеть нестабильность показателя, сравнить формы распределений между состояниями и зафиксировать асимметрию, что особенно важно при анализе поведенческих характеристик.
Аналитическая ценность
С помощью данного графика было проведено сравнение показателя сексуальной активности (sexual activity) и трех полярных показателей: эйфория (euphoric), нервный срыв (nervous break-down) и агрессивная реакция (aggressive response), до этого анализировавшихся в графике (3) в сочетании с диагнозом депрессия (depression).Результаты демонстрируют, что сексуальная активность (sexual activity) не привязана к какому-либо одному состоянию, однако…
Агрессивная реакция (aggressive response): — при отсутствии симптома: показатели и разброс ниже — при наличии симптома: показатели и разброс выше
Нервный срыв (nervous break-down): — при отсутствии симптома: разброс показателей ниже, результаты более стабильны — при наличии симптома: разброс выше
Эйфория (euphoric) — при отсутствии симптома и при его наличии: показатели абсолютно идентичны.
Основываясь на вышесказанном, можно сделать вывод, что при нервных срывах (nervous break-down) и агрессивных реакциях (aggressive response) распределение становится более хаотичным. Это подчеркивает, что сексуальная активность (sexual activity) в данном контексте выступает динамическим индикатором эмоциональной нестабильности.
(5) Pie chart: анализ одного показателя из выборки
Что именно показывает
Круговая диаграмма (pie chart) отражает долю людей (соотношение показателей) внутри одной определенной выборки.Почему этот тип графика подходит?
Поскольку данные бинарны (то есть, возможно лишь два варианта ответа) и аналитическая задача сводится к акцентированию соотношения долей, круговая диаграмма оказывается уместной.Такой тип графика хорошо подходит для иллюстрации простых категориальных различий.
Аналитическая ценность
Для построения графика был выбран показатель избегания (ignore & move-on) в выборке из респондентов с диагнозами депрессии (depression) и биполярного расстройства (bipolar type-1 и bipolar type-2).График наглядно показывает, что хоть и не подавляющая, но значительная часть людей использует стратегию избегания.
Такой результат указывает на то, что внешняя адаптация и функциональность не всегда означают отсутствие проблемы.
Вывод
Полученные результаты исследования показывают, что различия между депрессией, биполярным спектром и нормой определяются не отдельными симптомами, а их сочетанием, выраженностью и характером взаимодействия.
Депрессия преимущественно связана с внутренней когнитивно-эмоциональной перегрузкой, проявляющейся через подавленное настроение, склонность к руминации, деструктивные мысли и эмоциональную истощенность.
Биполярный спектр, в свою очередь, характеризуется выраженной амплитудой эмоциональных и поведенческих колебаний. Ключевым отличием выступают резкие изменения настроения, импульсивные и агрессивные реакции, а также колебания уровня активности и оптимизма. При этом отдельные симптомы, присущие депрессии, также могут проявляться, однако они не формируют доминирующего паттерна, а являются частью общей нестабильности состояния.
Основываясь на построенных графиках, можно заметить, что, например, депрессивное состояние не всегда сопровождается исключительно негативными или пассивными эмоциональными реакциями. Оно также может включать в себя чувство эйфории или повышенную эмоциональную реактивность. Это говорит о том, что отсутствие или наличие отдельного симптома не гарантирует и не отменяет диагноз, а клиническая значимость состояния определяется совокупностью факторов.
А при состояниях, сопровождающихся агрессивными реакциями и нервными срывами, поведенческие реакции становятся менее предсказуемыми — это также видно из графиков исследования.
Наконец, выявленная распространенность стратегии избегания у части респондентов указывает на возможное расхождение между внешней адаптацией и внутренним состоянием.
Это подчеркивает риск скрытого психологического неблагополучия и необходимость учитывать не только выраженность симптомов, но и способы совладания при интерпретации состояния.
Целью моего исследования было привлечь внимание к теме психологического и психического здоровья и продемонстрировать, что не всегда можно узнать о состоянии человека со стороны.
Люди склонны нарочно или бессознательно скрывать свои беспокойства и проявлять себя в общении совершенно не в том виде, в каком себя ощущают на самом деле.
Важно быть внимательным к себе и людям вокруг; обращаться вовремя к специалистам и оценивать свое состояние комплексно, а не по одному превалирующему симптому!
Цветовая палитра
Одним из основных цветов я взяла салатовый — как вариант основного цвета международного дня психического здоровья (зеленый).
создана с помощью coolors.com
