科学者は、の症状を検出するアルゴリズムを作成しました うつ ユーザーの Instagramの投稿. 今週ジャーナルに発表された研究で説明されている新しいツール EPJデータサイエンス、 70％の精度で、灰色、青色、および暗い色相に対する好みに基づいて、落ち込んでいる人々を識別できます。. 「これはあなたがより早く医者に行くのを助けるかもしれません」とバーモント大学のクリス・ダンフォース研究の共著者は言いました インデペンデント. または、医師のところに行き、ボタンを押して、アルゴリズムに試験の一部としてソーシャルメディアの履歴を読み取らせることができると想像してみてください。」
過去 リサーチ 気分と色を結びつけました—具体的には、 研究 色の欠如と暗いまたは灰色の色がうつ病に関連しています。 うつ病もリンクされているという事実にもかかわらず 社会的活動が少ない、多くのうつ病の人々はまだソーシャルメディアに投稿しています。 その結果、研究者はしばらくの間利用するために働いてきました 予測するソーシャルメディア そして、理想的には、医療専門家が常に見ているとは限らないものを調べることによって、うつ病やその他のメンタルヘルスの問題を防ぎます。 「医師は私たちの携帯電話のように私たちの生活を把握することはできません」とダンフォース氏は語った。 Mashable.
「それは私たちが自分自身について知っているよりも私たちについて多くを知っています。」
ジョン・フォン・ラドウィッツ
現在の場合 勉強、Danforthとハーバード大学の彼の研究パートナーであるAndrew Reeceは、166人の個人からの43,950件のInstagram投稿でアルゴリズムをテストし、そのうち71人は以前にうつ病と診断されていました。 結果は、落ち込んでいる参加者が友人との写真に現れる可能性が低く、フィルターを使用する可能性が低いことを示しました。 彼らがフィルターを使用したとき、彼らは画像を白黒に変える機能であるインク壺を選ぶ傾向がありました。 アルゴリズム自体は、どの参加者が70％の確率でうつ病にかかっているかを正しく識別し、81％の精度でうつ病を除外しました。 逆に、医師はうつ病を正確に診断するのは42パーセントの時間だけである傾向があります。
ジョン・フォン・ラドウィッツ
「サンプルサイズは比較的小さかったものの、うつ病の人とそうでない人の間でソーシャルメディアの投稿の特徴の違いを確実に観察することができました」とReece氏は次のように述べています。
コンピューターが人間が最終的に見逃しているものを検出できるのであれば、それはすべての人にとってより早くより効果的な治療と介入の選択肢を意味するかもしれません。 結局のところ、あなたの子供がソーシャルメディアに参入することは彼らにとってそれほど悪いことではないでしょう。
