19 августа, 10:54

Диагноз по юзерпику: программа выявит депрессию у пользователей Instagram

В США ученые научили компьютер выявлять маркеры депрессии в фотоснимках пользователей Instagram, сообщает портал Nplus1.ru.

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

Для анализа ученые получили почти 44 тысячи фотографий 166 пользователей (71 с депрессией и 95 здоровых). 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) для того, 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 заболеванием 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 меньше «лайков». Кроме того, при депрессии люди в целом реже использовали фильтры и предпочитали Inkwell, преобразующий снимки в черно-белые. Здоровые пользователи чаще всего пользовались фильтром Valencia, который делает фото светлее.

Как показало ранее проведенное исследование, 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 показал, что одна из них (в которой использовали фотографии за все время пользования соцсетью) превосходит врачей по выявлению пациентов с депрессией (она верно определила 70% из них), однако чаще дает ложноположительные заключения. Вторая модель (с использованием только снимков, опубликованных до постановки диагноза) смогла выявить лишь треть больных, однако практически не давала ложноположительных заключений.

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

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

Подписывайтесь на нас в Telegram: https://telegram.me/reporteropen