Это заключение нового исследования, показывающего, что компьютеры, применяя машинное обучение, могут успешно обнаруживать депрессивных людей по подсказкам на их фотографиях в Instagram. Уровень обнаружения компьютера в 70% более надежен, чем у 42% врачей общей практики, диагностирующих депрессию лично.«Это указывает на новый метод раннего выявления депрессии и других возникающих психических заболеваний», — говорит Крис Данфорт, профессор Университета Вермонта, который руководил новым исследованием вместе с Эндрю Рисом из Гарвардского университета. «Этот алгоритм иногда может обнаружить депрессию до того, как будет поставлен клинический диагноз».Результаты команды были опубликованы 8 августа в ведущем научном журнале EPJ Data Science.
Эмоциональные фильтрыУченые попросили добровольцев, набранных из Amazon Mechanical Turk, поделиться своим фидом в Instagram, а также историей своего психического здоровья. Из 166 человек они собрали 43 950 фото.
Исследование было разработано таким образом, что около половины участников сообщили о клинической депрессии в течение последних трех лет.Затем они проанализировали эти фотографии, используя данные хорошо зарекомендовавших себя психологических исследований, о предпочтениях людей в отношении яркости, цвета и оттенков. «Пиксельный анализ фотографий в нашем наборе данных показал, что люди с депрессией в нашей выборке, как правило, публиковали фотографии, которые в среднем были более синими, темными и серыми, чем фотографии, опубликованные здоровыми людьми», — пишут Данфорт и Риз в своем сообщении в блоге. их новое исследование. Они также обнаружили, что здоровые люди выбирают фильтры Instagram, такие как Валенсия, которые придают их фотографиям более теплый и яркий оттенок. Среди депрессивных людей наиболее популярным был фильтр «Чернильница», делавший фотографию черно-белой.
«Другими словами, люди, страдающие депрессией, с большей вероятностью отдавали предпочтение фильтру, который буквально высасывал весь цвет из изображений, которыми они хотели поделиться», — пишут ученые.Оказалось, что лица на фотографиях также сигнализируют о депрессии. Исследователи обнаружили, что депрессивные люди чаще, чем здоровые люди, публиковали фотографии с лицами людей, но в среднем на этих фотографиях было меньше лиц, чем у здоровых людей в Instagram. «Меньшее количество лиц может быть косвенным показателем того, что депрессивные пользователи взаимодействуют в меньших условиях», — отмечают Дэнфорт и Рис, что соответствует другому исследованию, связывающему депрессию с уменьшением социального взаимодействия — или может быть, что депрессивные люди делают много автопортретов.
«Эта гипотеза« грустного селфи »остается непроверенной», — пишут они.Алгоритмическая помощьВ рамках нового исследования Дэнфорт и Рис попросили добровольцев попытаться провести различие между сообщениями в Instagram, сделанными депрессивными людьми, и здоровыми.
Они могли, но не так эффективно, как статистическая компьютерная модель, а оценки людей практически не коррелировали с характеристиками фотографий, обнаруживаемыми компьютером. «Очевидно, вы знаете своих друзей лучше, чем компьютер», — говорит Крис Данфорт, профессор кафедры математики UVM. Статистики и содиректора лаборатории вычислительных историй университета, «но вы, возможно, не так хорошо, как человек, случайно просматривающий Instagram, выявляете депрессию так хорошо, как вы думаете».
Учтите, что более половины диагнозов депрессии врачами общей практики являются ложными — очень дорогостоящая проблема здравоохранения — в то время как вычислительный алгоритм работает намного лучше. Новое исследование также показывает, что компьютерная модель смогла обнаружить признаки депрессии еще до того, как человеку поставили диагноз. «Это может помочь вам быстрее попасть к врачу», — говорит Данфорт. «Или представьте, что вы можете пойти к врачу и нажать кнопку, чтобы позволить алгоритму прочитать вашу историю в социальных сетях как часть экзамена».
По мере того, как мир машинного обучения и искусственного интеллекта расширяется во многие области жизни, возникают глубокие этические вопросы и проблемы с конфиденциальностью. «Нам нужно много думать о морали машин», — говорит Данфорт. «Так много всего закодировано в нашем цифровом следе. Умный искусственный интеллект сможет находить сигналы, особенно для чего-то вроде психического заболевания». Он считает, что приложения этого типа могут быть очень многообещающими в плане оказания помощи людям на ранних стадиях психического заболевания, предотвращения ложных диагнозов и предложения нового недорогого скрининга психиатрических услуг, особенно для тех, кто в противном случае не имел бы доступа к психиатрической помощи. опытный специалист, вроде психиатра.
«Это исследование еще не является диагностическим тестом, не в полной мере, — говорит Данфорт, — но это доказательство концепции нового способа помощи людям».