Незалежно від того, чи любите ви публікувати чорно-білі фотографії чи надаєте перевагу додавання фільтрів, які роблять кольори попсовими, ваш обліковий запис Instagram може містити підказки про ваше психічне здоров'я, виявило нове дослідження. І штучний інтелект може бути особливо хорошим у підході до цих підказків.
За допомогою машинного навчання комп’ютери змогли виявити, у кого в людей депресія, базуючись на своїх фотографіях в Instagram, згідно з дослідженням, і комп'ютери зробили кращу роботу, ніж випадково вибрані добровольці.
"Це вказує на новий метод раннього скринінгу депресії", - йдеться у повідомленні автора співавтору Крістофера Данфорта, професора математичних, природничих та технічних наук з Університету Вермонта.
У ході дослідження дослідники ознайомилися з інформаційними каналами Instagram понад 160 добровольців, набраних із Механічної турки Amazon, онлайн-платформи краудсорсингу. Волонтери надали дослідникам інформацію про минулі діагнози депресії та відповіли на анкету, розроблену для оцінки рівня депресії людини.
Близько половини людей у дослідженні діагностували депресію за останні три роки.
Коли дослідники проаналізували майже 44 000 зображень, вони виявили, що повідомлення від користувачів, у яких був діагноз депресія, швидше за все, будуть більш чіткими, сірішими та темнішими, ніж повідомлення від користувачів без цього стану. Використання фотофільтра було менш поширеним серед людей з діагнозом депресії, ніж серед осіб без нього. Але коли люди з діагнозом депресії використовували фільтри, багато хто вважав за краще фільтрувати всі кольори зі своїх постів, вибираючи чорно-білі фільтри, такі як "Inkwell". Дійсно, деякі особливості фотографії, які дослідники визначили, "відповідають загальним уявленням щодо впливу депресії на поведінку", зазначають автори. Наприклад, попередні дослідження свідчать про те, що депресія пов'язана з перевагою темніших, синіших і однотонних кольорів.
Користувачі Instagram, у яких не було діагнозів депресії, з іншого боку, віддавали перевагу фільтрам типу "Валенсія", які полегшували фотографії.
Люди з діагнозом депресії також частіше публікували фотографії з людьми в них, але порівняно з іншими користувачами в публікаціях було менше людей на фото, виявили дослідники.
ШІ проти людини
Використовуючи фотографії та історію психічного здоров’я в Instagram, зібрані в першій частині дослідження, дослідники потім скатували іншу групу добровольців проти алгоритму машинного навчання, щоб побачити, чи люди чи AI зробили кращу роботу з виявлення людей з депресією на основі їхні публікації в Instagram.
Нову групу добровольців попросили оцінити останні 100 фотографій, опублікованих користувачами з діагнозом депресії до того, як у тих користувачів уперше був діагностований стан. Крім того, волонтерів попросили оцінити фотографії з групи людей без діагнозів депресії - у цьому випадку останні 100 фото цих користувачів.
Волонтери оцінили фотографії, грунтуючись на тому, наскільки кожна фотографія виглядала цікавою, симпатичною, щасливою та сумною за шкалою від 0 до 5, згідно з дослідженням. Щонайменше троє різних людей оцінили кожну фотографію.
Дослідники виявили, що добровольці можуть певною мірою розрізняти користувачів, які мають діагноз депресії, та тих, хто не має захворювання. Фотографії, опубліковані особами з діагнозом депресії, швидше за все, оцінюються як сумніші та менш щасливі, ніж ті, хто користувачі не мають.
Але алгоритм машинного навчання зробив кращу роботу, згідно з дослідженням. Комп'ютер зміг правильно ідентифікувати людей із депресією у 70 відсотків часу.
"Очевидно, що ти знаєш своїх друзів краще, ніж за комп’ютером, але ти не можеш, як людина, яка випадково перегортає Instagram, не бути такою ж доброю у виявленні депресії, як ти думаєш", - сказав Данфорт.
Дослідники відзначили, що дослідження мали обмеження. Наприклад, дослідники сказали, що вони використовували широке визначення депресії, і перегляд конкретних видів депресії може призвести до різних результатів.
Крім того, потрібно набагато більше досліджень, перш ніж цей вид технології можна буде використовувати для діагностики стану психічного здоров'я. "Це дослідження ще не є діагностичним тестом, не дальним пострілом. Але це підтвердження концепції нового способу допомоги людям", - сказав Данфорт.
