Jak algorytm nauczył się identyfikować osoby z depresją, badając ich zdjęcia na Instagramie?

Jedną z ciekawostek związanych z kolorem jest to, że kojarzymy go z emocjami. Intuicyjnie łączymy ciemniejsze, szare kolory z negatywnymi nastrojami, a jaśniejsze, jaśniejsze kolory z pozytywnymi. Rzeczywiście, naukowcy odkryli, że osoby cierpiące na depresję preferują ciemniejsze kolory.

To rodzi fascynującą możliwość, że można by diagnozować depresję na skalę masową, analizując zdjęcia, które ludzie publikują w serwisach społecznościowych, takich jak Instagram. Ale jak wiarygodne może być takie podejście?

Dziś odpowiedź otrzymujemy dzięki pracy Andrew Reece'a z Harvard University w Cambridge w stanie Massachusetts i Chrisa Danfortha z University of Vermont w Burlington, którzy odkryli istotne korelacje między kolorami na zdjęciach publikowanych na Instagramie a zdrowiem psychicznym danej osoby. . Powiązanie jest tak silne, że para sugeruje, że można go wykorzystać do wczesnego wykrywania chorób psychicznych.

Badacze zaczęli od pozyskania około 500 pracowników z usługi Mechanical Turk firmy Amazon, którzy mieli również konta na Instagramie. Poprosili tych Turków o wypełnienie serii kwestionariuszy, w tym standardowego badania klinicznej depresji. Następnie zaprosili Turków do udostępnienia swoich postów na Instagramie na potrzeby badania.

Zgodziło się z tym około 170 Turków, z których około 70 miało depresję kliniczną. W ankiecie zadano różne dodatkowe pytania dotyczące ich stanu, takie jak pierwotna data postawienia diagnozy.

Pobrania z Instagrama zaowocowały bazą danych zawierającą ponad 40 000 zdjęć, które zespół następnie przeanalizował, ponownie korzystając z crowdsourcingu z innym zestawem Turków. Dla każdego zdrowego użytkownika naukowcy wybrali 100 najnowszych zdjęć do oceny. W przypadku osób z depresją naukowcy wybrali 100 zdjęć zamieszczonych przed ich diagnozą.

Osoby oceniające zostały poproszone o ocenę, jak interesujące, przyjemne, radosne i smutne wydaje się każde zdjęcie w skali od 0 do 5.

Badacze ocenili również zdjęcia za pomocą obiektywnych miar, takich jak średni odcień, nasycenie kolorów, kontrast i tak dalej. Pokazuje to na przykład, jak żywy jest obraz i czy wydaje się szary, czy wyblakły.

Policzono również liczbę twarzy na każdym zdjęciu za pomocą oprogramowania do wykrywania twarzy, zakładając, że twarze są wskaźnikiem poziomu aktywności społecznej danej osoby. I ocenili reakcję społeczności Instagrama na każdy obraz, licząc liczbę polubień i komentarzy.

Uzbrojeni w te dane naukowcy wykorzystali algorytm uczenia maszynowego, aby wykryć korelacje między depresją a właściwościami obrazu.

Naukowcy odkryli, że osoby z depresją mają tendencję do publikowania zdjęć, które są bardziej niebieskie, szare i ciemniejsze oraz otrzymują mniej polubień niż te publikowane przez osoby zdrowe.

Instagram oferuje szeroką gamę filtrów, które nadają obrazom określony charakter i atmosferę. Osoby z depresją miały wśród nich wyraźnego faworyta. Kiedy uczestnicy z depresją stosowali filtry, najbardziej nieproporcjonalnie preferowali filtr „Kałamarz”, który przekształca kolorowe zdjęcia w obrazy czarno-białe, mówią Reece i Danforth. Z kolei zdrowe osoby preferowały filtr o nazwie Valencia, który rozjaśnia zdjęcia.

Analiza danych przyniosła również kilka ciekawych obserwacji. Zdjęcia, które ludzie oceniali jako szczęśliwe lub smutne, były słabo skorelowane z depresją. Osoby z depresją były również bardziej skłonne do publikowania zdjęć z twarzami, ale te zdjęcia miały zwykle mniej twarzy na zdjęcie.

Nie jest jasne, dlaczego tak się dzieje, ale Reece i Danforth mają pomysł. Wskazują, że osoby z depresją mają tendencję do używania bardziej skupionego na sobie języka i że może to dotyczyć również obrazów. Jeśli tak, to może być tak, że wiele zdjęć o niskiej liczbie twarzy publikowanych przez użytkowników z depresją to w rzeczywistości autoportrety, twierdzą naukowcy, choć dodają, że ta smutna hipoteza selfie pozostaje niesprawdzona.

Ciekawym pytaniem jest, jak dobrze algorytm może identyfikować osoby z depresją na podstawie zdjęć, które publikują na Instagramie. Dlatego naukowcy wykorzystali zdjęcia opublikowane przez 100 osób i odkryli, że algorytm poprawnie zidentyfikował 70 procent osób cierpiących na depresję. To znacznie lepiej niż lekarze poproszeni o zidentyfikowanie osób z depresją.

Te odkrycia potwierdzają pogląd, że główne zmiany w psychologii indywidualnej są przekazywane w mediach społecznościowych i można je zidentyfikować za pomocą metod obliczeniowych, mówią Reece i Danforth.

A to da nadzieję, że choroba psychiczna będzie mogła być wcześniej dokładnie wykryta, co pozwoli na skuteczniejszą interwencję.

Nr ref.: arxiv.org/abs/1608.03282 : Zdjęcia na Instagramie ujawniają predykcyjne wskaźniki depresji

ukryć