うつ病は検出が難しい場合がありますが、新しい研究により、メンタルヘルス状態の驚くべき新しい指標であるInstagramの使用方法に光が当てられています。
最近、ハーバード大学とバーモント大学の研究者 研究を発表 彼らは機械学習を使用してInstagramの写真をふるいにかけ、このタイプの分析でさえ結論を下しました より正確かもしれません 医者よりもうつ病の診断で。 研究の共著者であるアンドリュー・リースとクリストファー・ダンフォース 考慮 166人からの43,000枚以上のInstagramの写真、そのうち71人は以前にうつ病の報告に対処したことがあります。 彼ら 中古 色分析とアルゴリズムによる顔検出により、人が落ち込んでいるかどうかを示唆する特定の行動を決定し、その結果を以前の患者の診断と比較しました。
研究の終わりまでに、リースとダンフォース 結論 Instagramの画像を分析するための彼らのコンピューター式は、医師の診断正解率42％と比較して、70％の確率でうつ病を正しく識別しました。
研究者は、いくつかの一般的なメンタルヘルスのテーマを発見しました。 その他のコメント 彼らの写真では落ち込んでいる可能性が高かった。 いいねが多いユーザーは、精神的に健康である可能性が高くなりました。 うつ病の人はより頻繁に投稿し、 より可能性が高い 精神的に健康な被験者よりも顔の数が少ない傾向がありましたが、顔を含む画像を投稿しました。 さらに、健康な人は明るいフィルターバレンシアを最も一般的に使用していましたが、うつ病患者の間で最も人気のあるフィルターです だった 黒と白のインク壺。 うつ病の人が投稿した画像も 傾向があった 全体的な構成は、健康な相手が共有するものよりも暗く、灰色で、青くなります。
ReeceとDanforthは、彼らの研究が、特に新しい技術を組み込むことによって、精神疾患を診断するためのより良い方法につながることを望んでいます。 彼らは、「データのプライバシーと倫理的分析の維持に焦点を合わせる」ことはもちろん重要ですが、ソーシャルメディアは貴重なメンタルヘルススクリーニングツールであることが証明される可能性があると述べています。 うつ病を伴う 上昇傾向に 米国の10代と若い成人の間で（ Instagramのコア人口統計）、メンタルヘルスの問題を診断するためのより良い方法がこれまで以上に重要になっています。
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