우울증은 때때로 감지하기 어려울 수 있지만 새로운 연구는 정신 건강 상태의 놀랍고 새로운 지표인 Instagram을 사용하는 방법에 대해 빛을 발하고 있습니다.
최근 하버드대와 버몬트대 연구진이 연구를 발표했다 그들은 기계 학습을 사용하여 Instagram 사진을 살펴보고 심지어 이러한 유형의 분석이 더 정확할 수 있습니다 의사보다 우울증 진단에 연구 공동 저자 Andrew Reece와 Christopher Danforth 존경받는 166명의 인스타그램 사진 43,000장 이상, 그 중 71명은 이전에 우울증을 겪었다고 보고했습니다. 그들 사용 된 사람의 우울 여부를 암시하는 특정 행동을 결정하기 위해 색상 분석 및 알고리즘 얼굴 감지를 수행하고 그 결과를 환자의 이전 진단과 비교했습니다.
연구가 끝날 무렵, Reece와 Danforth는 결론 인스타그램 이미지를 분석하기 위한 컴퓨터 공식은 의사의 진단 정확도 42%와 비교하여 70%의 시간 동안 우울증을 정확하게 식별했습니다.
연구자들은 몇 가지 일반적인 정신 건강 주제를 발견했습니다. 예를 들어, 더 많은 의견 그들의 사진에서 우울할 가능성이 더 높았습니다. 좋아요가 더 많은 사용자는 정신적으로 더 건강할 가능성이 더 큽니다. 우울증이 있는 사람들은 더 자주 게시했으며 더 가능성이 정신적으로 건강한 사람들보다 얼굴을 덜 보여주는 경향이 있지만 얼굴이 포함된 이미지를 게시합니다. 또한 건강한 사람들은 밝은 필터 발렌시아를 가장 일반적으로 사용하는 반면 우울한 환자에게 가장 인기있는 필터는 ~였다 흑백 잉크병. 우울한 사람들이 게시한 이미지도 경향이 있었다 더 건강한 사람들이 공유하는 것보다 전반적인 구성이 더 어둡고 회색이며 파란색입니다.
Reece와 Danforth는 그들의 연구가 특히 새로운 기술을 통합함으로써 정신 질환을 진단하는 더 나은 방법으로 이어질 수 있기를 희망합니다. 그들은 "데이터 개인 정보 보호 및 윤리적 분석을 유지하는 데 중점을 두는" 것이 물론 중요하지만 소셜 미디어가 가치 있는 정신 건강 검진 도구임을 증명할 수 있다고 말합니다. 우울증과 함께
상승에 미국 10대와 젊은 성인(또한 인스타그램의 핵심 인구통계), 정신 건강 문제를 진단하기 위한 더 나은 방법이 그 어느 때보다 중요합니다.우울증과 정신 건강에 대한 추가 정보:
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