Enten du liker å legge ut svart-hvitt-bilder eller foretrekker å legge til filtre som får farger til å slå, kan Instagram-kontoen din gi ledetråder om din mentale helse, viser en ny studie. Og kunstig intelligens kan være spesielt flink til å plukke opp ledetrådene.
Ved hjelp av maskinlæring klarte datamaskiner å oppdage hvilke personer som hadde depresjon basert på Instagram-bildene sine, ifølge studien, og datamaskinene gjorde en bedre jobb enn tilfeldig utvalgte frivillige.
"Dette peker mot en ny metode for tidlig screening av depresjon," sa co-bly studieforfatter Christopher Danforth, professor i matematisk, naturvitenskapelig og teknisk vitenskap ved University of Vermont, sa i en uttalelse.
I studien så forskerne på Instagram-feeds fra mer enn 160 frivillige, rekruttert fra Amazons Mechanical Turk, en online crowddsourcing-plattform. De frivillige ga forskerne informasjon om tidligere diagnoser av depresjon og svarte på et spørreskjema designet for å vurdere en persons nivå av depresjon.
Omtrent halvparten av personene i studien hadde fått påvist depresjon de siste tre årene.
Da forskerne analyserte de nesten 44 000 bildene, fant de at innlegg fra brukere som hadde en diagnose av depresjon, sannsynligvis ville være blåere, gråere og mørkere enn innlegg fra brukere uten tilstanden. Å bruke et fotofilter var mindre vanlig blant personer med depresjonsdiagnoser enn blant de som ikke hadde det. Men når personer med en depresjonsdiagnose brukte filtre, foretrakk mange å filtrere all fargen ut av innleggene sine, og valgte svart-hvitt-filter som "Inkwell." Faktisk er noen av fotofunksjonene som forskerne identifiserte "samsvarer med vanlige oppfatninger angående effekten av depresjon på atferd," bemerket forfatterne. For eksempel har tidligere forskning antydet at depresjon er knyttet til en preferanse for mørkere, blåere og monokromatiske farger.
Instagram-brukere i studien som ikke hadde noen depresjonsdiagnoser, derimot favoriserte filtre som "Valencia" som lettet bildene.
Personer med depresjonsdiagnoser hadde også større sannsynlighet for å legge ut bilder med folk i dem, men sammenlignet med andre brukere hadde innleggene færre personer per bilde, fant forskerne.
AI vs. menneske
Ved hjelp av Instagram-bildene og historien om mental helse samlet i den første delen av studien, forskalte forskerne deretter en annen gruppe frivillige mot en maskinlæringsalgoritme for å se om mennesker eller AI gjorde en bedre jobb med å identifisere individer med depresjon basert på Instagram-innleggene deres.
Den nye gruppen frivillige ble bedt om å rangere de siste 100 bildene som ble lagt ut av brukere med depresjonsdiagnoser før de brukerne først fikk diagnosen tilstanden. I tillegg ble de frivillige bedt om å rangere bilder fra gruppen mennesker uten depresjonsdiagnoser - i dette tilfellet de brukernes siste 100 bilder.
Frivillige vurderte bildene basert på hvor interessant, sympatisk, glad og trist hvert bilde virket på en skala fra 0 til 5, ifølge studien. Minst tre forskjellige personer rangerte hvert bilde.
Forskerne fant at de frivillige i en grad kunne skille mellom brukere med depresjonsdiagnoser og de uten tilstanden. Bildene som ble lagt ut av individer med depresjonsdiagnoser, var mer sannsynlig å bli bedrøvet og mindre lykkelige enn bilder fra brukere uten.
Men maskinlæringsalgoritmen gjorde en bedre jobb, ifølge studien. Datamaskinen var i stand til å identifisere individer med depresjon 70 prosent av tiden.
"Det er klart, du kjenner vennene dine bedre enn en datamaskin, men det er ikke sikkert du som en person som tilfeldig blar gjennom Instagram, er like flink til å oppdage depresjon som du tror," sa Danforth.
Forskerne bemerket at studien hadde begrensninger. For eksempel sa forskerne at de brukte en bred definisjon av depresjon, og å se på spesifikke typer depresjon kan føre til forskjellige resultater.
I tillegg trengs mye mer forskning før denne typen teknologi kan brukes til å diagnostisere psykiske helsetilstander. "Denne studien er ennå ikke en diagnostisk test, ikke med et langt skudd. Men det er et bevis på konseptet om en ny måte å hjelpe mennesker," sa Danforth.
