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醫生要下崗了!1 張 Instagram的照片就能診斷出抑鬱症

醫生要下崗了!1 張 Instagram的照片就能診斷出抑鬱症

用社交媒體上的信息去分析用戶的精神狀況已經不是一件新鮮事了,很多學者已經通過這種方式檢測出了一些負面的精神狀況,這些都是基於文本分析完成的;而最近哈佛大學和佛蒙特大學主導的一項研究,則通過對 Instagram 上的照片分析,完成了相關研究,這是首次通過分析圖像對用戶的精神狀況進行評估。

之所以選擇 Instagram 作為分析樣本的來源,是因為目前 Instagram 的月活用戶超過了 7 億,每天都有超過 1 億張圖片被發表,而其用戶的增長數量甚至超過了 Twitter、YouTube、LinkedIn、Facebook 等大型社交媒體,這為學者的研究提供了巨大的資料庫和樣本來源。

這項研究基於一個重要的假設:抑鬱症患者發布的圖片的風格、以及發布的頻率,與精神狀態健康的人有著明顯的區分。

為了進行精確的研究,學者融合了機器學習、面部檢測、圖像分析、色彩對比等分析方法,收集了 43950 張照片的數據信息。這些照片來自於 166 位 Instagram 用戶,其中 71 位有抑鬱症病史。

通過對照片的色調、亮度以及濾鏡的分析,顯示抑鬱者患者發布照片的頻率更高,色調明顯偏暗,多為藍色、灰色色調,色系都比較深;而精神狀態健康的人則更喜歡色彩明亮的顏色。其次,抑鬱者患者使用濾鏡的次數明顯較少,使用的話也以 Inkwell 最多,這種濾鏡讓照片呈現黑白色;而 Valencia 成為精神狀態健康的人最喜歡用的濾鏡,這種濾鏡可以讓照片的色彩更加明亮。

另外,基於抑鬱症患者社交活動更少的特點,學者還對照片進行了面部檢測。結果發現,抑鬱症患者發布的照片人像以特寫為主,但是人數很少,而精神狀態健康的人則剛好相反:因為有更豐富的社交活動,他們的照片上同伴會更多。

值得注意的是,這項研究之後,機器學習形成的模型對抑鬱者檢測的成功率,明顯高於普通的醫生。這是因為,這項研究還考慮到了一個重要因素:抑鬱症診斷結果是否對用戶的照片發布產生了影響,也就是說,在抑鬱症診斷結果出來之後,用戶的發布習慣是不是會受自身是抑鬱症患者這一自我認知的影響,而研究的結果是:並不會,所以這個模型對於抑鬱症的預測也有很大的作用。

當然,普通醫生也不用急著哭。這項研究的樣本數量偏少,而且這些用戶還得在 Instagram 上有很高的活躍度,所以說並不一定適用於所有人。

不過,這項研究裡面所用到的技術,還是為未來臨床精神疾病的研究提供了新途徑。是不是覺得很高大上?

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