Andrew Reece z Harvard University i Chris Danforth z University of Vermont w Burlington zbadali stan zdrowia psychicznego 166 osób, a następnie ustawili algorytm do analizowania 43 950 zdjęć, które zostały opublikowane przez badane osoby w mediach społecznościowych, w celu znalezienia cech charakterystycznych, które korelują z depresją.
Okazało się, że osoby z depresją zwykle publikowały niebieskie lub niewyraźne zdjęcia albo używały czarno-białych filtrów. Częściej też publikowali zdjęcia twarzy, ale z mniejszą liczbą innych twarzy na zdjęciu. Danforth wyjaśnia, że może wiązać się to z większą ilością tzn. selfie, wynika to z kwestii skupienia się na sobie – co stanowi jeden z kryteriów w diagnozowaniu depresji, lub może też oznaczać, że osoba spędza mniej czasu z przyjaciółmi lub rodziną.
Algorytm wykorzystywał te cechy do przewidywania depresji w 70% przypadkach – lepiej niż średnio 42% poprawne diagnozy wydane przez lekarzy.
– Jest to niedrogie rozwiązanie, które może mieć formę aplikacji na telefon – mówi Danforth.
Jednak lekarzom może być trudno uzyskać dostęp do tych danych. – Większość lekarzy niechętnie przegląda profile pacjentów w mediach społecznościowych ze względu na obawy związane z kwestią poufności – mówi Megan Moreno ze szpitala dziecięcego w Seattle.
Źródło: New Scienstist, arXiv
