Американские учёные с помощью компьютерной программы выявили признаки депрессии, которые можно заметить по фото пользователей в инстаграме.
Программа проанализировала тысячи снимков и в подавляющем большинстве случаев угадала людей, которые когда-то страдали депрессией.
Теперь учёные мечтают о приложении на телефоне, которое будет следить за соцсетями человека и заранее предупреждать, если с его психологическим здоровьем что-то не так.
Исследователи из Гарвардского университета и университета Вермонта опубликовали на краудфандинговой платформе Amazon Mechanical Turk объявление о поиске добровольцев, которые готовы поделиться доступом к своему инстаграм-аккаунту, а заодно и к истории своего психологического здоровья. Таких людей оказалось 166 человек, а постов у них набралось почти 44 тысячи.
Эти фото учёные проанализировали с помощью специальной компьютерной программы, предложив ей определить, страдает человек депрессией или нет. Исследователям заранее было известно, что 71 человек из 166 в последние три года страдал депрессией, и программе удалось угадать этих людей в 70 процентах случаев, что стало очень неплохим результатом.
С помощью данных, полученных от компьютера, учёные смогли назвать несколько признаков, по которым можно предположить, что у владельца инстаграм-аккаунта не всё хорошо с психологическим здоровьем. Первый — это общая цветовая гамма фотографий. Люди в депрессии чаще всего выкладывают снимки, на которых преобладают тёмные, в основном синие и серые тона.
А вот так, скорее всего, выглядела бы та же самая фотография, если бы её запостил здоровый человек.
Отсюда и различия в использовании фильтров. Если у пользователя депрессия, то с наибольшей вероятностью он будет часто использовать фильтр Inkwell, который превращает снимок в чёрно-белый, остальные же люди чаще всего предпочитают фильтр Valencia, придающий фотографиям более тёплый и яркий оттенок.
Если с цветами всё более-менее предсказуемо, то вот другой вывод программы не такой ожидаемый. Компьютер решил, что люди в депрессии чаще, чем остальные, публикуют изображения с другими людьми. Но лиц на их фото меньше, чем на снимках здоровых пользователей. И это, по мнению учёных, вполне логично: страдающие депрессией постепенно смыкают свой круг общения.
Судя по данным программы, о депрессии может свидетельствовать и так называемое «грустное селфи», но этой информации исследователи пока не сильно верят. Кто-то действительно может постить своё грустное лицо в инстаграм, чтобы намекнуть миру о душевных страданиях, а кто-то может делать это из чистого баловства.
Компьютер также заметил, что фото людей в депрессии собирают меньше лайков, потому что другим пользователям подсознательно не нравятся грустные снимки. Таким образом, запускается порочный круг, когда люди в депрессии уходят в своё состояние ещё больше, подстёгиваемые отсутствием внимания со стороны своих подписчиков.
Учёные очень ободрились таким успехом компьютера, тем более что люди преуспели в угадывании депрессии по фото гораздо меньше машины. Они даже предсказывают, что в будущем может появиться приложение, которое по социальным сетям будет определять ваше психологическое состояние и предупреждать, если что-то идёт не так.
Мы всё больше и больше общаемся онлайн. Поэтому потенциал определения ранних признаков депрессии по нашей активности в соцсетях огромен. Представьте, что будет приложение, которое устанавливается на телефон и предупреждает вас, когда нужно сходить к врачу, если ваше поведение меняется, а вы сами ещё и не подозреваете об этом, — сказал один из авторов исследования Кристофер Данфорт.
Если исследование американских учёных пока нельзя использовать как полноценный метод определения депрессии, это в любом случае ещё один способ заподозрить, что человеку нужна помощь.
Люди с депрессией часто не рассказывают о своих проблемах даже самым близким людям. Например, Medialeaks писал об ирландце, который признался своей семье и друзьям, что страдает депрессией, только спустя 10 лет.
Ролик с его рассказом растрогал пользователей всего интернета и стал вирусным.
Но некоторые не стесняются говорить о своём психологическом здоровье даже с работодателями.
Американка отпросилась на больничный, чтобы восстановить своё душевное равновесие, и начальство не только отпустило её, но ещё и похвалило за то, что она честно призналась в своей проблеме.
Кто-то рассказывает о депрессии онлайн, как, например, пользователь Imgur, поделившийся фото чудесного превращения своей комнаты, которую он убрал впервые за несколько месяцев.
Диагноз по юзерпику: как социальные сети помогают медицине
Говоря об инстаграме, мы сразу вспоминаем его бесчисленные фильтры. Приложения для обработки снимков могут добавить немного солнечных лучей даже в самый унылый день — хотя бы на фото.
Аналитики говорят, что тщательная обработка фотографий выходит из моды, но волна популярности хештега #nofilter приводит лишь к появлению новых «натуральных» фильтров.
Обработка фото останется с нами надолго — а значит, ее можно использовать не только для красоты.
В середине 2010-х инстаграм завладел вниманием медиков. Гарвардский психолог Эндрю Рис и IT-специалист Кристофер Данфорт разработали алгоритм, который делает выводы о состоянии психического здоровья пользователей на основе того, как они обрабатывают свои фото.
Рис и Данфорт использовали данные более ранних психологических исследований:
люди без ментальных расстройств в среднем предпочитают более яркие цвета, а приглушенные темные оттенки ассоциируют с плохим настроением. В то же время люди с диагнозом «депрессия» склонны выбирать более темные и серые оттенки.
Иногда они сообщают, что во время депрессивного эпизода весь мир для них как будто выцветает, всё видится серым.
Ученые исследовали профили 166 добровольцев, из которых у 71 человека за последние три года диагностировали депрессию (степень тяжести состояния проверили дополнительно с помощью психиатрического опросника CES-D).
Всего Рис и Данфорт изучили почти 44 тысячи фото. Алгоритм учитывал тон снимка, степень его яркости и насыщенности.
Кроме того, ученые проанализировали, насколько часто участники эксперимента размещали посты в инстаграме и сколько лиц в среднем попадало на фотографию.
Выяснилось, что люди, имевшие опыт депрессии, действительно выкладывали менее яркие и насыщенные снимки, а их тон смещался ближе к синей части спектра. Такие участники реже пользовались фильтрами, а если прибегали к ним, то выбирали черно-белые Inkwell и Willow.
Также волонтеры с депрессией чаще размещали фото с людьми, но лиц на них было в среднем меньше. Ученые выдвинули «гипотезу грустного селфи»: возможно, обилие фотографий себя помогает уменьшить остроту симптомов депрессии.
Впрочем, это предположение еще предстоит проверить.
Инстаграмеры без депрессивных расстройств обычно использовали фильтр Valencia — он придает фотографии теплый желтоватый оттенок.
Программа Данфорта и Риса верно «диагностировала» депрессию в 70 % случаев — и в этом преуспела больше, чем многие врачи общей практики (согласно метаанализу 2009 года, психиатры безошибочно определяют расстройство примерно в половине случаев).
Но, конечно, алгоритм не заменит психиатра, ведь депрессия — это сложный индивидуальный комплекс симптомов. К тому же часто ее сопровождают и другие расстройства — разобраться в сложных механизмах человеческой психики машинам пока не под силу.
Программы такого рода могут лишь помочь быстрее заметить тревожные звоночки и обратиться к специалисту-человеку — и это, если подумать, не так уж мало.
Пора притормозить: соцсети предупредят о зависимости
Профиль в социальных сетях может отразить то, в чем человек не готов признаться даже самому себе, например постепенно возникающую зависимость от алкоголя. В 2018 году методику, помогающую заметить подозрительные признаки заранее, предложили ученые из Дартмутского колледжа.
В исследовании поучаствовали 2287 пользователей инстаграма. Они предоставили ученым данные своих профилей и заполнили одну из версий опросника ASSIST, указав, как часто они выпивают, курят или употребляют наркотики.
Фотографии анализировала сверточная нейронная сеть, а подписи и комментарии к ним изучили методом долгой краткосрочной памяти (LSTM). Это один из типов рекуррентных нейросетей (РНС), которые при обучении используют не только информацию, поступающую извне, но и собственную внутреннюю память.
Они умеют обрабатывать массивы данных, для которых важен и характер каждого отдельного элемента (например, слова), и порядок, в котором эти элементы следуют друг за другом.
На 80 % постов ученые тренировали нейросети: алгоритмы учились искать комбинации черт, характерных для пользователей, часто употребляющих алкоголь, наркотики или табак. Еще 10 % фото использовали для проверки. «Скормив» нейросетям оставшиеся 10 % снимков, исследователи выяснили:
машина хорошо выявляет тех, кто злоупотребляет алкоголем, но не курит и не употребляет наркотики.
Авторы метода считают, что причиной этого может быть самоцензура пользователей: возможно, окружающие обычно осуждают пьющих знакомых не так сильно, как потребителей наркотиков и табака, поэтому люди не выкладывают фото, связанные с более порицаемыми привычками.
Еще один способ узнать, не нависла ли над вами угроза алкоголизма, предлагают ученые из Университета Мэриленда. Они проанализировали 21 миллион постов в фейсбуке и данные о лайках 250 тысяч пользователей этой сети.
Эту информацию сопоставили с опросом о зависимостях, в котором поучаствовали около 13,5 тысячи респондентов. Алгоритм выявил множество корреляций, от вполне ожидаемых до весьма необычных.
Например, выяснилось, что потребители алкоголя чаще используют в постах слова, описывающие ночную жизнь (бар, клуб, вечеринка, диджей), активно лайкают фильм «Лабиринт Фавна» и относительно равнодушны к «Голодным играм».
Курящие, как оказалось, нередко слушают Tool и The Misfits, но обычно не любят Кэти Перри. Конечно, метод рассматривает комбинации таких связей, а не отдельные корреляции — сама по себе любовь к «Лабиринту Фавна» еще никому не навредила.
Авторы обеих методик предупреждают: их исследования только начинаются и пройдет еще немало времени до того, как каждый сможет проверить свой аккаунт на предмет подозрительных совпадений. Не стоит забывать и о том, что, как и в случае с выявлением депрессии, эти методы не ставят диагноз, а лишь предупреждают о возможной склонности к зависимости.
На что жалуемся: нейросеть в поисках побочных эффектов
Еще одна сфера, заинтересованная в данных из соцсетей, — фармацевтика.
В социальных медиа можно найти множество отзывов о лекарствах, причем авторы зачастую пишут их совершенно бесплатно, просто чтобы поделиться своим опытом, предостеречь других или, напротив, похвалить эффективное средство.
Новые методики анализа таких отзывов помогают найти как можно больше возможных побочных эффектов лекарства. Эти данные пригодятся при разработке и клинических исследованиях новых препаратов.
Найти и отсортировать отзывы обычно помогают нейросети. Перед ними стоит непростая задача: перевести сообщения с живого («естественного») языка — с его ошибками, жаргонизмами и неожиданными сравнениями — на универсальный язык машин.
Этот процесс называют нормализацией медицинских концептов. Здесь снова приходят на помощь уже упомянутые рекуррентные нейросети с их способностью использовать собственную внутреннюю память.
При обучении каждый искусственный нейрон такой сети получает и новую информацию, и часть данных о том, что сеть уже успела усвоить.
В 2018 году метод на основе РНС представили российские ученые. Их нейросеть, как и другие подобные, читает текст в нескольких направлениях, выявляя его структуру и другие характеристики.
Одновременно термины из текста автоматически сопоставляются с крупной базой знаний UMLS (Unified Medical Language System), которая «синхронизирует» принятые в разных традициях названия медицинских проблем и концептов, присваивая им определенные коды.
Сопоставляя слои информации, сеть ищет наиболее вероятный вариант перевода с человеческого языка на формальный медицинский. Так ей удается узнать, что «не мог уснуть всю ночь» значит «бессонница».
Способности алгоритма проверили на корпусе CADEC — это размеченная коллекция отзывов на лекарства с англоязычного сайта Ask a Patient. Пока методика работает только с текстами на английском, но ученые обещают, что со временем она начнет понимать и русскоязычные сообщения.
До применения таких алгоритмов на практике еще далеко, разработчикам придется решить немало задач. Например, нужно научить нейросети «переваривать» отзывы с большим количеством ошибок.
Еще одна проблема — склонность пользователей описывать явления не терминами-существительными, а другими частями речи, а то и развернутыми оборотами.
Говоря о боли, пациент-англичанин не обязательно использует слово pain: он может выразить свои ощущения иначе, например словами killing, hurting или aching. Непросто работать и со сравнениями, скажем, разобраться, что «как ножом режет» — это тоже о боли.
Что-то страшное грядет: прогнозирование вспышек болезней
«Узнайте, что происходит в мире прямо сейчас» — так встречает пользователя главная страница твиттера. Наука предлагает пойти дальше и с помощью твитов узнать, что может произойти в обозримом будущем. Скажем, отыскивая и анализируя ключевые слова, можно спрогнозировать возможные вспышки многих заболеваний.
Итальянские и американские ученые утверждают: твиттер отлично подходит для «предсказания» деталей эпидемии гриппа.
Их алгоритм учитывает, как ключевые термины, связанные с гриппом и похожими заболеваниями («кашель», «градусник», «воспаленный»), распределяются по карте — здесь помогают данные о геолокации твитов.
На эту карту накладывают сведения о том, сколько жителей этой территории получили вакцину от гриппа и какие штаммы вируса распространены в регионе. Затем подключаются данные общих исследований, например сведения о том, сколько длится инкубационный период болезни и сколько людей может заразить заболевший.
В 2017 году эта модель могла относительно надежно предсказать характер эпидемии на шесть недель вперед.
Похожую методику разработали в Калифорнийском университете в Лос-Анджелесе, чтобы спрогнозировать будущие вспышки заражения сифилисом.
Для поиска по твиттеру ученые построили карту постов с ключевыми словами и наложили на нее данные об уже выявленных случаях заболевания на каждой территории.
Чтобы сделать прогноз точнее, в список ключевых понятий добавили не только описания симптомов болезни, но и множество просторечных слов, так или иначе связанных с сексом.
Авторы этих разработок считают, что хотя их технологии и не заменят полноценную диагностику, но помогут врачам прогнозировать нагрузку больниц во время грядущей эпидемии.
Поговорить об этом: онлайн-общение и ментальные расстройства
Помочь сохранить здоровье могут не только сложные манипуляции с большими данными социальных сетей, но и само общение на этих платформах.
К такому выводу приходят многие ученые, в том числе Альберт Парк и Майк Конуэй из Университета Юты, изучающие работу специальных онлайн-сообществ для людей с ментальными расстройствами.
Они уже несколько лет анализируют массивы текстов, написанных пользователями Reddit, крупнейшего социального новостного портала.
Чаще всего Парк и Конуэй работают с подразделом сайта (сабреддитом) о депрессии — r/depression (сейчас у него более 480 тысяч подписчиков).
Они сравнивают этот раздел с другими: например, в 2017 году статистику r/depression сопоставили с текстами из сабреддита r/happy (кстати, подписчиков у него намного меньше, всего 340 тысяч).
Еще одним источником данных стали подразделы r/diabetes и r/ibs, посвященные, соответственно, диабету и синдрому раздраженного кишечника. Так ученые протестировали, насколько сообщества для поддержки при ментальных расстройствах отличаются от тех, что посвящены иным проблемам со здоровьем.
Исследователи изучили около 850 тысяч небольших текстов (постов и комментариев) с реддита с помощью программы Linguistic Inquiry and Word Count (LIWC).
Она сопоставляет каждое прочитанное слово с крупным словарем и присваивает ему определенную «эмоциональную категорию» — например, слово «плакать» она помещает в категории «негативные эмоции» и «печаль».
Еще LIWC распознает лингвистические категории, в том числе ругательства и слова отрицания («нет», «никогда») или согласия («да», «ок»). Используя информацию о дате и времени публикаций, ученые проследили, как постепенно менялась речь участников сообществ.
Оказалось, что со временем подписчики r/depression использовали всё меньше слов из категорий вроде «печаль», «тревога», «гнев», «негативные эмоции».
Их речь теряла негативные тона куда быстрее, чем у подписчиков r/happy (впрочем, от ругательств они не отказались). А вот разницы с теми, кто писал о диабете и проблемах с кишечником, ученые почти не нашли.
Парк и Конуэй сделали вывод, что сообщества онлайн-поддержки могут облегчить психологическое состояние человека и при психических, и при соматических расстройствах.
Похожее исследование ученые из Юты опубликовали в 2018 году: тогда они изучили сабреддиты о депрессии, шизофрении и биполярном расстройстве. Выяснилось, что все эти онлайн-сообщества поддержки облегчают состояние своих участников — их письменная речь постепенно становилась куда более внятной.
Люди, которые публикуют ч/б фотографии в Instagram, имеют склонность к депрессии
При просмотре чужого Instagram профиля мы всегда обращаем внимание на выбранные фильтры и подписи к фотографиям.
Ведь эти вещи очень важны, и это доказывают недавние исследования. Согласно им, просмотрев Ваш Instagram, можно сделать некоторые выводы о Вашей жизни.
- Например люди, публикующие ч/б фотографии, обычно эмоционально неустойчивые и имеют проблемы в личной жизни
- Исследователи просмотрели более чем 25000 постов в Instagram от 179 студентов, а затем соотнесли их с характеристиками полученных в ходе онлайн-опроса.
- В ходе эксперимента были выделенные ключевые моменты, которые отображают психологический портрет пользователя: количество людей на фотографии, их эмоции и цветовая гамма фотографии.
- Количество людей на фотографии прямо относится к Вашей экстраверсии, и открытости — чем больше лиц на фото, тем более экстравертированными, приятными и открытыми были люди.
Студенты, которые размещали более красочные фотографии были приятнее в общение и лучше ладили с людьми, чем те, кто использовал меньше цветов или размещали черно-белые фотографии. В свою очередь вторые были невротическими и эмоционально неустойчивыми.
Ранее в этом году исследователи из Университета Сечжона в Южной Корее обнаружили, что люди, которые публикуют много селфи в Instagram, как правило, более нарциссичны. То же самое относится к тем, кто лайкет и следит за теми профилями в сети, где публикуют множество селфи.
- И еще в 2017 году Sheerluxe курировал исследования и предположил, что люди, которые публикуют много фотографий своего партнера, не уверены в себе, те, кто использует фильтр Valencia, как правило, пользуются популярностью, а те, кто публикуют много фотографий в тренажерном зале, одержимы собой.
- В Университете Вермонта в ходе исследования выяснили что фильтры Moon и Inkwell так же выдают плохие показатели.
- При анализе они смогли идентифицировать людей с депрессией с точностью до 70%, просто взглянув на цветовой контент фотографий Instagram.
Люди, у которых депрессия, склонны публиковать фотографии в более синих либо серых оттенках, чем те, кто психически здоров. Самым популярным фильтром среди студентов с депрессией был Inkwell, который делает фотографии черно белыми. Так же люди склонные к депрессии выкладывают меньше фотографий с людьми, возможно, из-за сокращения социального взаимодействия.
Это потрясающе, что публикации в Интернете могут рассказать так много о хозяине профиля.
Диагноз по аватарке: можно ли заподозрить психическое расстройство по содержимому соцсетей — Лайфхакер
Мем «диагноз по юзерпику» появился во времена расцвета LiveJournal — «Живого Журнала». В основном он употреблялся в ироническом ключе, когда пользователь в споре начинал приводить сомнительные аргументы. Например, обвинял собеседника в сексуальных отклонениях, если у того на аватарке было изображение из аниме.
Но использовалось словосочетание гораздо шире. Выводы о человеке пытались сделать, скажем, по количеству знаков препинания и смайлов (неуравновешенность) или числу употреблённых местоимений «я» (самовлюблённость), а то и предсказывали на основании этого психические расстройства.
В любом случае мем «диагноз по юзерпику» всегда употреблялся с иронией и всячески обыгрывался в шутках. Например, в разных видах существовала обложка фейковой книги «Диванная психология. Учимся определять ориентацию, детские комплексы и IQ оппонента по его аватарке» из серии «Стараемся казаться умнее».
Соцсети несколько изменили присутствие людей в интернете. Ранее ЖЖ, чаты и форумы предполагали некоторую, а то и полную анонимность, так что человек мог представать таким, каким хотел.
В соцсети большинство приходит под своим именем и добавляет в друзья реальных знакомых, так что привирать становится труднее.
Можно приукрашивать реальность, но если ты слесарь из Твери, предстать долларовым миллионером из Лос‑Анджелеса не так просто.
Кроме того, люди в целом стали сообщать о себе больше личной информации. Из среднестатистического профиля в соцсети можно узнать о личной жизни, увлечениях, местах работы и многом‑многом другом.
А потому тема, которая ранее была ироничной, стала серьёзной: можно ли делать далекоидущие выводы о психологическом состоянии человека по данным, которые он транслирует в Сеть, и насколько они достоверны.
Что по этому поводу говорят исследования
Соцсети — массовое явление, а потому вопрос начали исследовать учёные. Например, в одной научной статье авторы утверждают , что парные фото на аватарку ставят люди, которые удовлетворены отношениями.
Они же часто выкладывают контент, связанный с личной жизнью. Другое исследование говорит, что это не совсем так: чаще других романтическую информацию публикуют люди, чья самооценка зависит от отношений.
Учёные из Гарварда выяснили , можно ли выявить депрессию по профилю в Instagram. С помощью нейросети они исследовали, когда и с какой частотой люди публиковали посты, сколько человек на снимке, какие цвета преобладают и так далее.
Фотографии, опубликованные людьми в депрессии, были менее яркими, с преобладанием синих, серых и чёрных тонов. Причём фильтры такие пользователи использовали реже, а посты публиковали чаще.
А вот эмоции на фото: грустный человек или весёлый — оказались совсем непоказательными.
Депрессию выявили на ранней стадии по фото в Instagram
Люди, страдающие депрессией, предпочитают черно-белые фильтры и часто делают селфи.
Клиническая депрессия остается одним из самых распространенных расстройств психики в мире. По оценкам Всемирной организации здравоохранения, депрессией страдают более 300 миллионов людей по всему миру. Диагностировать клиническую депрессию сравнительно трудно.
Основной инструмент выявления расстройства — опросники, с помощью которых пациент оценивает интенсивность симптомов (например, шкала Занга для самооценки депрессии). По этим опросникам психиатр отслеживает динамику состояния пациента.
Однако к врачу-специалисту обращаются далеко не все люди, имеющие симптомы депрессии. Многие потенциальные пациенты, напротив, пытаются скрыть проявления заболевания. Исследование 2011 года показало: более 40% пациентов назвали одну или несколько причин не сообщать о депрессивных симптомах врачу общей практики.
Среди этих причин опрошенные называли страх перед назначением антидепрессантов и побочными эффектами препаратов, посещением психиатра и недоверием окружающих. Так как методы самооценки в этом случае не позволяют эффективно выявить расстройство, ученые ищут другие способы диагностики.
Одно из перспективных направлений — разработки в области анализа больших данных.
Исследователи из Гарварда и Университета Вермонта представили алгоритм, способный выявить депрессию на ранней стадии с 70-процентной эффективностью. По словам ученых, врачи общей практики безошибочно диагностируют расстройство лишь в 42% случаев. Ученые проанализировали 43950 фотографий из 166 профилей в социальной сети Instagram.
У 71 участника исследования когда-либо диагностировали депрессию. Чтобы определить интенсивность проявлений расстройства, ученые использовали опросник CES-D (Center for Epidemiologic Studies Depression Scale).
В ходе этого теста пациента просят оценить, насколько он согласен с утверждениями типа «Я часто чувствую себя подавленным» или «Я хотел навредить себе».
Затем исследователи соотнесли общее количество фотографий каждого пользователя, количество его фотографий в день, количество реакций («лайков» и комментариев) на каждый снимок.
С помощью системы распознавания лиц ученые оценили, насколько часто на фотографиях появляются люди. Также исследователи проанализировали цветовую модель фотографий и наиболее часто используемые фильтры.
В изученной цветовой модели HSV координатами цвета служат тон (hue), насыщенность (saturation) и значение цвета (value).
Анализ показал: люди, склонные к депрессии, использовали синие и серые оттенки чаще, чем контрольная группа. Общий колорит их фото оказался более темным. Самым популярным в этой группе фильтром для обработки изображений стал Inkwell, делающий изображение черно-белым. Люди без симптомов депрессии чаще всего выбирали «теплый» фильтр Valencia.
Также на фотографиях тех, кто страдал депрессией, чаще появлялись лица, но количество людей на каждом фото было в среднем меньше. Ученые высказали несколько возможных причин такого соотношения. Согласно одной из них, при депрессии количество социальных контактов сокращается.
Вторая версия такова: люди с симптомами депрессии размещают в Instagram больше снимков-селфи.
После завершения анализа ученые попросили волонтеров оценить некоторые из исследованных фотографий.
Добровольцы указывали, насколько интересной им кажется фотография, какое настроение на ней преобладает и заслуживает ли фотография «лайка».
Фотографии людей, страдающих депрессией, чаще оценивали как «грустные» и реже как «счастливые». Однако люди справились с выявлением депрессии хуже, чем алгоритм.
- Ученые полагают, что такие технологии помогут снизить количество ложных диагнозов.
- Исследование опубликовано в журнале EPJ Data Science.
- Ранее эксперты признали Instagram самой опасной для здоровья пользователей социальной сетью.
Как расшифровать ваш характер по профилю в инстаграме
- «По цветам в профиле можно понять, насколько человек открыт к общению: чем ярче краски, тем легче с этим человеком войти в контакт, а приглушенные тона (более голубые и серые) говорят об умении владельца выстраивать границы».
Используя только фотографические детали (цвета, яркость, фильтры, количество лиц на фотографии и количество комментариев и лайков), программа ставила диагноз.
Например, было выявлено, что люди с депрессией получали меньше лайков, но имели больше комментариев под постами, избегали фильтров вовсе или же делали фото черно-белыми, выкладывали больше фотографий с лицами в кадре.
«Стоит не только внимательно рассматривать фото, но обращать внимание на текст, ответы на комментарии — так легко понять, на какой контекст человек реагирует позитивно, а что задевает, как воспринимает критику или восхищение», — дополняет Моисеева.
Какие бывают основные психотипы и что обычно опубликовано в их профайлах?
Отвечает психолог Анна Моисеева:
Истероид — любитель самодемонстрации. В профиле много селфи, презентации красивой дорогой жизни, яркие краски, путешествия, у такого человека огромное количество фото, сториз, любит эпатаж. Цель — привлечь много внимания, получить восхищение.
Тревожный — человек, переживающий за всех. В профиле цветочки, друзья, животные, немного себя, все очень скромно, мало фото, чтобы других не тревожить. Одевается так, чтобы не привлекать внимания, как все. Цель — пообщаться и получить поддержку.
Шизоид — странный и отрешенный. В профиле много нестандартных фото, много творчества, собственных фото почти нет, а если есть, то совершенно не придает значения тому, как выглядит, может быть даже неопрятен. Цель — просто быть или донести особенную идею.
Параноял — все должно быть четко и по правилам. В профиле очень выверенные фото, на снимках все ровно и аккуратно, все по теме, на собственных фото выглядит обычно классически, ничего лишнего, много обучающей информации. Цель — всех научить, а также показать, как правильно.
Гипертим — вечный ребенок, огромное количество энергии. В профиле много постов, рассказывает, где бывает за день, шутит, дурачится, много самоиронии. Цель — быть с людьми, побег от скуки.
This content can also be viewed on the site it originates from.
Что тип контента говорит о хозяине аккаунта?
Чаще всего мы выкладываем фотографии, на которых показываем идеальную версию себя и своей жизни, особенно если офлайн нам не хватает одобрения и признания.
«Психологи рассматривают цикличность в воспроизведении какого-то паттерна или какой-то картинки, которую человек транслирует особенно ярко, — добавляет Вероника Сидорова, психолог, основатель проекта Otvet.co.
— Например, чрезмерность в том, чтобы постить ребенка или только селфи, для нас, профессионалов, это про дефициты».
Селфи
Один из самых распространенных жанров. Когда в профиле среди фото преобладают селфи, можно сделать вывод, что человек любит, когда его хвалят. «Такие люди эгоистичны и сконцентрированы на себе», — говорит Моисеева. Им необходимо одобрение и признание, это часто служит признаком нарциссической личности.
Как по фотографиям в Instagram определить, что человек находится в депрессии
Ученые Эндрю Рис (Andrew G Reece) и Кристофер Дэнфорт (Christopher M Danforth) исследовали группу из 166 человек. У 71 одного из которых было диагностировано данное заболевание. Участники предоставили доступ к своим аккаунтам, и у ученых оказалось более 43 000 фотографий в распоряжении.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Далее, исследователи провели компьютерный анализ изображений – по цвету, по метаданным, по распознаванию лица. Ученые использовали результаты анализа, чтобы предсказать, у каких людей есть депрессия, у каких – нет. Дэнфорт сообщил порталу Motherboard, что исследователи пытались определить, какие модели поведения люди демонстрируют, даже не осознавая этого.
Удивительно, но данный анализ верно определил 70% (!) больных депрессией. Согласно прошлым исследованиям обычный врач в среднем диагностирует около 50% случаев.
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ
Компьютерный анализ показал, что люди с депрессией публикуют более синие, темные, серые картинки, без фильтров. И, как правило, под ними больше комментариев и меньше лайков. Если они все же использовали фильтры, то в основном черно-белые, тогда как контрольная группа предпочитала в большей степени теплые тона.
Несмотря на достаточно сильную корреляцию, Дэнфорт предостерег: пока была рассмотрена лишь небольшая, специфическая группа; нужно проводить дальнейшие исследования, чтобы узнать, могут ли публикации в соцсети действительно быть предикторами психического заболевания.
Разумеется, нельзя проводить абсолютную параллель между «мрачными» постами в Instagram и депрессией. Однако, как показывает исследование, иногда соцсети способны дать информацию о душевном состоянии человека.
Исследование было опубликовано в журнале EPJ Data Science.
Как определить депрессию по фото в Instagram
Можете ли вы сами сказать, какие фотографии показывают, что вы находитесь на грани депрессии? А это очень важно и не так уж сложно, как может показаться с первого взгляда.
Ученые смогли установить, что кадры, публикуемые в Instagram, говорят больше, чем каждый из нас понимает о себе.
Изображения можно использовать для диагностики депрессии, так как на них могут быть определенные «красные флаги».
Например, темные фотографии, особенно черно-белые, набирают меньшее количество лайков, поскольку депрессивные люди старательно уходят от контакта с социумом.
Исследователи создали искусственный интеллект, который помогает обнаружить признаки депрессии на фотографиях, загруженных в социальных сетях. По их словам, он может правильно определить ключевые моменты, говорящие о проблемах, в 70 процентах случаев. Прорыв в этом направлении может привести к созданию приложения для определения психического здоровья.
- Существует несколько «красных флагов», которые говорят о депрессии.
- Первое: фотографии людей, страдающих депрессией, более голубые, серые и темные.
- Второе: скорее всего, они черно-белые, для получения их чаще всего используется фильтр Inkwell.
- Третье: на них меньше людей, поскольку такие пользователи не стремятся к социальным контактам.
- Четвертое: могут появляться грустные селфи, которые явно говорят о том, что человек с чем-либо борется внутри себя.
- Пятое: подавленные люди чаще, чем здоровые, публикуют фотографии лиц.
- Шестое: фотографии людей, борющихся с депрессией, получают меньше лайков от подписчиков.
Ученые из Гарвардского и Вермонтского университетов попросили добровольцев поделиться своими фото из Instagram и историей психического здоровья.
Они отобрали 43 950 кадров от 166 людей, из которых 71 человек сообщил о клинической депрессии, диагностированной в течение предыдущих трех лет.
Каждое фото проанализировали, используя идеи предыдущих психологических исследований о предпочтениях людей относительно яркости, цвета и затенения.
Работа показала, что люди, находящиеся в депрессии, были склонны публиковать более синие, серые и более темные фотографии по сравнению со здоровыми людьми, которые выбирали фильтры, делающие кадры более яркими.
Искусственный интеллект смог определить людей с депрессией по фотографиям с 70 процентах случаев, что выглядит более обнадеживающе по сравнению с результатом врачей общей практики, диагностирующих эту проблему в 42 процентах случаев.
По словам соавтора исследования из Университета Вермонта, доктора Кристофера Данфорта, с увеличением доли социального взаимодействия в интернете потенциал алгоритмической идентификации ранних предупреждающих знаков о множестве психических и физических заболеваний огромен.
Он отметил, что это прекрасно – приложение, которое можно установить на телефон и которое отправит доктору уведомление об изменении вашего поведения и состояния в худшую сторону. И сделает оно это прежде, чем сам пользователь поймет, что есть проблема.
К слову, оказалось, что лица на фотографиях также подают сигналы о депрессии. Меньшее их количество на снимках может быть признаком того, что люди в таком состоянии взаимодействуют лишь с небольшими группами. Кроме того, подавленные люди могут публиковать много автопортретов, но, по словам Кристофера Данфорта, эта гипотеза еще пока остается непроверенной.
Пока исследование нельзя с полным правом назвать диагностическим тестом, но оно – отличное доказательство концепции нового способа помочь людям.
Загрузка...
