EPJ Data Science：社交媒体照片显示抑郁症的预测标记
2017-12-04 佚名 大话精神
新研究发现，可以从抑郁症患者的社交媒体照片中识别出疾病，识别率高达70%。抑郁的人倾向于张贴较暗的照片，他们也更有可能使用滤镜将图像转换为黑白图像。
新研究发现，可以从抑郁症患者的社交媒体照片中识别出疾病，识别率高达70%。抑郁的人倾向于张贴较暗的照片，他们也更有可能使用滤镜将图像转换为黑白图像。
这篇研究的合作者Christopher Danforth博士解释了要寻找的标记：“我们从一个流行的社交媒体应用程序中对用户帐户的分析表明，被诊断患有抑郁症的人上传的照片往往颜色更暗，收到更多来自社区的评论，更可能包含人脸，不太可能使用滤镜美化。当他们选择过滤器时，他们更有可能使用将彩色图像转换成黑白的滤镜。
与非抑郁症患者相比，被诊断患有抑郁症的人的以上特点发生频率更高，准确率高达70%。这一比例要高于普通医生的诊断率（42%）。
Danforth博士设想开发一个应用程序，当它检测到你可能会感到抑郁时，会建议进行检查。“随着我们在网上发生的社交活动的份额越来越大，对大量精神和身体疾病进行算法识别的预警信号的潜力是巨大的。想象一下，如果您的行为变得更糟，您可以在手机上安装一个应用程序，让您的医生进行检查，甚至可能在您意识到存在问题之前进行检查。”
该研究包括来自社交媒体应用Instagram的166个用户的43,950张照片，其中约一半的人临床诊断为抑郁症。然后通过电脑程序分析照片，看看是否可以找出谁是抑郁的。
这项研究的Andrew Reece博士说：“虽然我们的样本量相对较小，但我们能够可靠地观察到抑郁和非抑郁个体之间社交媒体帖子的不同特征。重要的是，我们还证明，抑郁症的标志物可以在接受抑郁症临床诊断之前被发现。
原始出处：
Reece A G, Danforth C M. Instagram photosreveal predictive markers of depression[J]. EPJ Data Science, 2017, 6(1): 15.
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