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医生要下岗了!1 张 Instagram的照片就能诊断出抑郁症

用社交媒体上的信息去分析用户的精神状况已经不是一件新鲜事了,很多学者已经通过这种方式检测出了一些负面的精神状况,这些都是基于文本分析完成的;而最近哈佛大学和佛蒙特大学主导的一项研究,则通过对 Instagram 上的照片分析,完成了相关研究,这是首次通过分析图像对用户的精神状况进行评估。

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之所以选择 Instagram 作为分析样本的来源,是因为目前 Instagram 的月活用户超过了 7 亿,每天都有超过 1 亿张图片被发表,而其用户的增长数量甚至超过了 Twitter、YouTube、LinkedIn、Facebook 等大型社交媒体,这为学者的研究提供了巨大的数据库和样本来源。

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这项研究基于一个重要的假设:抑郁症患者发布的图片的风格、以及发布的频率,与精神状态健康的人有着明显的区分。

为了进行精确的研究,学者融合了机器学习、面部检测、图像分析、色彩对比等分析方法,收集了 43950 张照片的数据信息。这些照片来自于 166 位 Instagram 用户,其中 71 位有抑郁症病史。

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通过对照片的色调、亮度以及滤镜的分析,显示抑郁者患者发布照片的频率更高,色调明显偏暗,多为蓝色、灰色色调,色系都比较深;而精神状态健康的人则更喜欢色彩明亮的颜色。其次,抑郁者患者使用滤镜的次数明显较少,使用的话也以 Inkwell 最多,这种滤镜让照片呈现黑白色;而 Valencia 成为精神状态健康的人最喜欢用的滤镜,这种滤镜可以让照片的色彩更加明亮。

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另外,基于抑郁症患者社交活动更少的特点,学者还对照片进行了面部检测。结果发现,抑郁症患者发布的照片人像以特写为主,但是人数很少,而精神状态健康的人则刚好相反:因为有更丰富的社交活动,他们的照片上同伴会更多。

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值得注意的是,这项研究之后,机器学习形成的模型对抑郁者检测的成功率,明显高于普通的医生。这是因为,这项研究还考虑到了一个重要因素:抑郁症诊断结果是否对用户的照片发布产生了影响,也就是说,在抑郁症诊断结果出来之后,用户的发布习惯是不是会受自身是抑郁症患者这一自我认知的影响,而研究的结果是:并不会,所以这个模型对于抑郁症的预测也有很大的作用。

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当然,普通医生也不用急着哭。这项研究的样本数量偏少,而且这些用户还得在 Instagram 上有很高的活跃度,所以说并不一定适用于所有人。

不过,这项研究里面所用到的技术,还是为未来临床精神疾病的研究提供了新途径。是不是觉得很高大上?

图片来源:EPJ DATA SCIENCE(文中部分图片来源于网络,如有侵权,请作者及时联系设计癖)

这个研究的结果,你觉得可信吗?

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留下评论 全部评论(4)

  1. 哼哼哼

    看完觉得自己好像有抑郁症

  2. 让队友心痛的男人

    我tm居然有抑郁症

  3. 梅子

    厉害厉害

  4. QYQY

    涨知识