מחקר חדש מגלה, בין אם אתה אוהב לפרסם תמונות בשחור-לבן או להעדיף להוסיף פילטרים שגורמים לצבעים לקפוץ. חשבון אינסטגרם שלך עשוי לספק רמזים לגבי בריאותך הנפשית. ואינטליגנציה מלאכותית עשויה להיות טובה במיוחד בבחירת הרמזים הללו.
על פי המחקר, מחשבים הצליחו לגלות אילו אנשים סבלו מדיכאון בהתבסס על תמונות האינסטגרם שלהם, והמחשבים עשו עבודה טובה יותר מאשר מתנדבים שנבחרו באופן אקראי.
בהצהרה נמסר מחבר המחקר המוביל, כריסטופר דנפורת ', פרופסור למדעים מתמטיים, טבעיים וטכניים באוניברסיטת ורמונט. "זה מצביע על שיטה חדשה לסקר מוקדם של דיכאון.
במחקר החוקרים בדקו את עדכוני האינסטגרם של יותר מ -160 מתנדבים, שגויסו מהטכני מכני של אמזון, פלטפורמת הובלות מקוונות. המתנדבים סיפקו לחוקרים מידע אודות אבחנות דיכאון בעבר והשיבו לשאלון שנועד להעריך את רמת הדיכאון של האדם.
כמחצית מהאנשים במחקר אובחנו עם דיכאון בשלוש השנים האחרונות.
כאשר החוקרים ניתחו את כמעט 44,000 התמונות, הם גילו כי פוסטים של משתמשים שאובחנו עם דיכאון עשויים להיות כחולים יותר, אפורים יותר וכהים יותר מאשר פוסטים של משתמשים ללא מצב. השימוש במסנן תמונות היה פחות נפוץ בקרב אנשים עם אבחנות דיכאון מאשר בקרב אלה שבלעדיו. אך כאשר אנשים עם אבחנת דיכאון עשו שימוש בפילטרים, רבים העדיפו לסנן את כל הצבע מההודעות שלהם, ובחרו במסננים בשחור-לבן כמו "Inkwell". ואכן, חלק מתכונות הצילום שהחוקרים זיהו "תואמות תפיסות נפוצות ביחס להשפעות של דיכאון על התנהגות", ציינו החוקרים. לדוגמא, מחקרים קודמים העלו כי דיכאון קשור להעדפה של צבעים כהים, כחולים ומונוכרומטיים יותר.
משתמשי אינסטגרם במחקר שלא סבלו מאבחנות דיכאון, לעומת זאת, העדיפו פילטרים כמו "ולנסיה" שהקלו את התמונות.
החוקרים מצאו כי אנשים עם אבחנות דיכאון היו בעלי סיכוי גבוה יותר לפרסם תמונות עם אנשים שנמצאים בהם, אולם בהשוואה למשתמשים אחרים, בפוסטים היו פחות אנשים לצילום.
AI לעומת אנושי
החוקרים השתמשו בתמונות אינסטגרם ובהיסטוריה של בריאות הנפש שנאספו בחלק הראשון של המחקר, ואז החוקרים הציגו קבוצה אחרת של מתנדבים כנגד אלגוריתם של למידת מכונה כדי לבדוק אם בני אדם או AI עשו עבודה טובה יותר בזיהוי אנשים עם דיכאון על בסיס הפוסטים שלהם באינסטגרם.
קבוצת המתנדבים החדשה התבקשה לדרג את מאה התמונות האחרונות שפרסמו משתמשים עם אבחנות דיכאון לפני אותם משתמשים שאובחנו לראשונה עם המצב. בנוסף, המתנדבים התבקשו לדרג תמונות מקבוצת האנשים ללא אבחנות דיכאון - במקרה זה, 100 התמונות האחרונות של אותם משתמשים.
על פי המחקר, המתנדבים דירגו את התמונות על סמך עד כמה תמונות כל מעניינות, חביבות, שמחות ועצובות נראו בסולם של 0 עד 5. לפחות שלושה אנשים שונים דירגו כל תמונה.
החוקרים מצאו כי המתנדבים יכלו להבחין בין משתמשים עם אבחנות דיכאון לבין אלו ללא המצב, במידה מסוימת. התמונות שפרסמו אנשים עם אבחנות דיכאון היו בעלות סיכוי גבוה יותר לדירוג עצוב יותר ופחות מאושרים מאלו של משתמשים ללא.
אולם אלגוריתם למידת המכונה עשה עבודה טובה יותר, לפי המחקר. המחשב הצליח לזהות נכון אנשים עם דיכאון 70 אחוז מהזמן.
"ברור, אתה מכיר את חבריך טוב יותר ממחשב, אך יתכן שלא, כמי שמדפדף באינסטגרם באדיבות, אתה טוב באותה מידה באיתור דיכאון כמו שאתה חושב," אמר דנפורת.
החוקרים ציינו כי למחקר היו מגבלות. לדוגמה, החוקרים אמרו שהם השתמשו בהגדרה רחבה של דיכאון, והסתכלות על סוגים מסוימים של דיכאון עלולה להוביל לתוצאות שונות.
בנוסף, יש צורך במחקר רב יותר לפני שניתן יהיה להשתמש בטכנולוגיה מסוג זה כדי לאבחן מצבים של בריאות הנפש. "המחקר הזה הוא עדיין לא מבחן אבחוני ולא על ידי ירייה ארוכה. אבל זה הוכחה למושג של דרך חדשה לעזור לאנשים," אמר דנפורת '.
