Cuando te sientes azul, tus fotos también se vuelven más azules. Y también más gris y oscuro, con menos caras mostradas. En otras palabras, al igual que las personas pueden expresar su tristeza con el lenguaje corporal y el comportamiento, piensa en suspiros profundos yhombros caídos: la depresión se revela en las imágenes de las redes sociales.
Esa es la conclusión de una nueva investigación que muestra que las computadoras, aplicando el aprendizaje automático, pueden detectar con éxito a las personas deprimidas de las pistas en sus fotos de Instagram. La tasa de detección de la computadora del 70% es más confiable que la tasa de éxito del 42% de los médicos de práctica general que diagnosticandepresión en persona
"Esto apunta hacia un nuevo método para la detección temprana de la depresión y otras enfermedades mentales emergentes", dice Chris Danforth, profesor de la Universidad de Vermont que codirigió el nuevo estudio con Andrew Reece de la Universidad de Harvard ". Este algoritmo puedea veces detectan depresión antes de hacer un diagnóstico clínico "
Los resultados del equipo se publicaron el 8 de agosto en una importante revista de ciencia de datos Ciencia de datos EPJ .
Filtros emocionales
Los científicos pidieron a voluntarios, reclutados de Mechanical Turk de Amazon, que compartieran su alimentación de Instagram así como su historial de salud mental. De 166 personas, recolectaron 43,950 fotos. El estudio fue diseñado para que aproximadamente la mitad de los participantes informaran haber sido clínicamentedeprimido en los últimos tres años.
Luego analizaron estas fotos, utilizando ideas de investigaciones psicológicas bien establecidas, sobre las preferencias de las personas por el brillo, el color y el sombreado. "El análisis de píxeles de las fotos en nuestro conjunto de datos reveló que las personas deprimidas en nuestra muestra tendían a publicar fotos que eran, en promedio, más azules, más oscuros y más grises que los publicados por personas sanas ", Danforth y Reese escriben en una publicación de blog para acompañar su nuevo estudio. También encontraron que las personas sanas eligieron filtros de Instagram, como Valencia, que les dieron a sus fotos untono más cálido y brillante. Entre las personas deprimidas, el filtro más popular fue Inkwell, haciendo que la foto sea en blanco y negro.
"En otras palabras, las personas que sufren de depresión tenían más probabilidades de favorecer un filtro que literalmente drenaba todo el color de las imágenes que querían compartir", escriben los científicos.
Las caras en las fotos también dieron señales de depresión. Los investigadores descubrieron que las personas deprimidas eran más propensas que las personas sanas a publicar una foto con los rostros de las personas, pero estas fotos tenían menos rostros en promedio que los feeds de Instagram de las personas sanas."Menos caras pueden ser un indicador oblicuo de que los usuarios deprimidos interactúan en entornos más pequeños", señalan Danforth y Reece, que corresponde a otras investigaciones que vinculan la depresión con una interacción social reducida, o podría ser que las personas deprimidas toman muchos autorretratos.
"Esta hipótesis de 'selfie triste' sigue sin ser probada", escriben.
ayuda algorítmica
Como parte del nuevo estudio, Danforth y Reece hicieron que los voluntarios intentaran distinguir entre las publicaciones de Instagram hechas por personas deprimidas y las sanas. Podrían, pero no de manera tan efectiva como el modelo estadístico de computadora, y las calificaciones humanas tenían poca o ninguna correlacióncon las características de las fotos detectadas por la computadora. "Obviamente conoces a tus amigos mejor que una computadora", dice Chris Danforth, profesor del Departamento de Matemáticas y Estadística de UVM y codirector del Laboratorio de Historia Computacional de la universidad, "pero túes posible que, como una persona que hojea casualmente Instagram, sea tan buena para detectar la depresión como cree ".
Tenga en cuenta que más de la mitad de los diagnósticos de depresión de los médicos generales son falsos, un problema de salud muy costoso, mientras que el algoritmo computacional funcionó mucho mejor. El nuevo estudio también muestra que el modelo de computadora pudo detectar signos de depresiónantes de la fecha de diagnóstico de una persona ". Esto podría ayudarlo a llegar a un médico antes", dice Danforth. "O imagine que puede ir al médico y presionar un botón para permitir que un algoritmo lea su historial de redes sociales como parte del examen"
A medida que el mundo del aprendizaje automático y la inteligencia artificial se expande en muchas áreas de la vida, existen profundas preguntas éticas y preocupaciones de privacidad. "Tenemos mucho en qué pensar sobre la moralidad de las máquinas", dice Danforth.codificado en nuestra huella digital. La inteligencia artificial inteligente podrá encontrar señales, especialmente para algo como una enfermedad mental ". Él cree que este tipo de aplicación puede ser muy prometedor para ayudar a las personas al comienzo de la enfermedad mental, evitar diagnósticos falsos,y ofrecer una nueva evaluación de menor costo para los servicios de salud mental, especialmente para aquellos que de otra manera no tendrían acceso a un experto capacitado, como un psiquiatra.
"Este estudio aún no es una prueba de diagnóstico, ni mucho menos", dice Danforth, "pero es una prueba del concepto de una nueva forma de ayudar a las personas".
Fuente de la historia :
Materiales proporcionado por Universidad de Vermont . Nota: El contenido puede ser editado por estilo y longitud.
Referencia del diario :
Cite esta página :