Современные компьютерные алгоритмы способны на многое в наши дни. Они умеют водить машину, подбирать наиболее оптимальный плей-лист согласно предпочтениям пользователя стриминговых сервисов вроде Spotify, могут ретушировать фотографии и даже описывать окружающий мир незрячим людям. А теперь вот машинное обучение способно заглянуть в вашу ленту сервиса Instagram, проанализировать ее и решить, в каком психологическом состоянии вы находитесь и нет ли у вас клинической депрессии.
В опубликованных на сайте SpringerOpen результатах последнего исследования говорится об анализе 166 лент пользователей Instagram, в рамках которого машина искала так называемые «маркеры клинической депрессии». Авторы исследования утверждают, что оценка, проведенная компьютерным алгоритмом, оказалась даже более успешной, чем случаи выявления и диагностирования этого состояния настоящими практикующими врачами.
«Статистические данные были собраны на основе анализа в общей сложности 43 950 фотографий пользователей Instagram, у которых проводилась оценка цветовой гаммы, метаданных, а также использовался алгоритмический метод распознавания лиц. Результаты эффективности выявления признаков депрессии превзошли усредненные показатели эффективности врачей общей медицинской практики».
Алгоритмом проверялся сразу целый ряд различных факторов, начиная от цветовой гаммы фотографии (включая проверку использования или неиспользования пользователем различных цветовых фильтров) и заканчивая частотой публикаций.
«В исследованиях настроения, цветов и психического здоровья было выявлено, что более темные и серые цвета психологически здоровые люди чаще всего ассоциируют с плохим настроением, а более яркие и насыщенные — с хорошим. Наша проверка показала, что люди, находящиеся в депрессивном состоянии, выбирают более темные и серые тона для своих фотографий […]».
«Депрессия тесно связана с пониженной социальной активностью. Так как Instagram используется для обмена личным опытом, разумно было бы сделать вывод, что опубликованные фотографии могут отображать и социальные аспекты жизни пользователя. Исходя из этого, мы использовали алгоритм определения лиц для анализа публикаций в Instagram для определения наличия и числа человеческих лиц на каждой из фотографий. Мы также подсчитали число комментариев и лайков под каждым постом, отображающих вовлеченность сообщества, и использовали частоту публикации в качестве показателя участия пользователя».