Компьютер научили выявлять людей с депрессией по снимкам в Инстаграме

18 Августа 2016 4

Американские исследователи успешно использовали машинное обучение для выявления маркеров депрессии в фотоснимках пользователей Инстаграма, передает N+1.

Сотрудники Гарвардского и Вермонтского университетов провели онлайн-опрос пользователей Инстаграма, включающий определение депрессии по шкале Центра эпидемиологических исследований (CES-D). После этого они попросили участников с признаками клинической депрессии и без таковых поделиться своими публикациями за все время пользования сервисом.

В результате ученые собрали для анализа почти 44 тыс. фотографий 166 пользователей (71 с депрессией и 95 без нее). По этим публикациям они собрали следующую информацию: степень активности каждого пользователя (число публикаций в день), реакцию сообщества (число «лайков» и комментариев), наличие и количество лиц на фотографиях, характеристики изображения (тон, насыщенность и яркость) и метаданные (примененные фильтры).

Поскольку у исследователей были данные о том, кто из пользователей страдает депрессией, они смогли использовать машинное обучение с учителем (при котором ученым известен правильный ответ), чтобы оценить предсказательную силу этих факторов.

Выяснилось, что основными признаками депрессии служат тона, близкие к синей части спектра, а также низкие значения яркости и насыщенности. Также у людей с этим расстройством оказалось больше фотографий с лицами, однако количество лиц на них было меньше, чем на снимках здоровых людей. К публикациям людей с депрессией было больше комментариев, но они получали меньше «лайков». Кроме того, при депрессии люди в целом реже использовали фильтры, а в случае их использования предпочитали Inkwell, преобразующий снимки в черно-белые. Не страдающие депресией чаще всего пользовались фильтром Valencia, который делает фото светлее.

Исследование, выполненное другими авторами раньше, показало, что врачи общей практики могут выявить у пациента депрессию в 42% случаев и исключить ее у здоровых людей в 81% случаев. Анализ предсказательной силы двух полученных учеными моделей продемонстрировал, что та, в которой использовали фотографии за все время пользования соцсетью, превосходит врачей по эффективности выявления пользователей с депрессией (обеспечивает верное определение 70% из них), однако чаще дает ложноположительные заключения. Вторая — с использованием только снимков, опубликованных до постановки диагноза, — выявляет лишь треть больных, однако практически не дает ложноположительных заключений.

Как пишут авторы работы, полученные результаты свидетельствуют, что визуальные социальные сети могут стать ценным инструментом для скрининга и раннего выявления психических расстройств.

Ученые неоднократно применяли публикации в социальных сетях для выявления различных заболеваний и состояний, причем многие из таких исследований были посвящены депрессии. Однако их авторы использовали данные текстовых, а не визуальных соцсетей, и не прибегали к помощи машинного обучения. Помимо депрессии, публикации пользователей помогали ученым выявлять послеродовые эмоциональные нарушения, злоупотребление алкоголем, посттравматическое стрессовое расстройство, суицидальные наклонности и рак поджелудочной железы, а также предсказывать эпидемическое распространение инфекций.

В Украине планируют ввести электронный кабинет...

Министерство здравоохранения Украины анонсировало внедрение электронного кабинета...

Киев заложил 6,2 млрд грн на здравоохранение

Киев в 2021 году направит на здравоохранение около 6,2 млрд грн, сообщила пресс-служба...

Зеленский хочет упростить выплаты семьям медиков,...

Президент Украины Владимир Зеленский заявил о необходимости инициировать диалог с...

Шмыгаль обещает рекордные расходы на медицину

Расходы на медицину в 2021 году увеличат на 30 млрд грн по сравнению с 2020 годом до...

Двое выдающихся украинских ученых присоединились к...

В декабре в состав Общественного совета Мемориального центра Холокоста «Бабий...

Анна Панова призналась, что на самом деле помогает ей...

Известная ведущая новостей «Сегодня» на канале «Украина» Анна Панова -...

Юрій Щиголь: Сьогодні на порядку денному - посилення...

Голова Держспецзв’язку під час чергового засідання Громадської Ради при...

Оперативна інформація Держспецзв'язку щодо захисту...

Система кіберзахисту державних інформаційних ресурсів та об’єктів критичної...

Дмитро Маковський взяв участь в установчій зустрічі...

Перший заступник голови Держспецзв’язку Дмитро Маковський взяв участь в...

Оперативна інформація Держспецзв’язку щодо захисту...

Система кіберзахисту державних інформаційних ресурсів та об’єктів критичної...

Названы самые легкие для взлома пароли 2020

Компания NordPass, разработчик популярного приложения для хранения паролей, опубликовала...

«Головна тема»: ТОП-5 простых рекомендаций как уберечь...

В студии общественно-резонансного проекта «Головна тема» с Еленой Кот на канале...

Комментарии 0
Войдите, чтобы оставить комментарий
Пока пусто
Авторские колонки

Блоги

Ошибка