ハーバード大学とバーモント大学の研究チームは、投稿を通じてうつ病に苦しむ可能性のある人々を特定できるアルゴリズムの開発に成功した。これを行うために、科学者たちは の一種である一連の機械学習ツールを使用して、43,950 枚以上の写真を含む 166 人のフィードを評価しました。
研究者らが作成したモデルは、色、メタデータのコンポーネントを観察し、アルゴリズムを通じて表情を検出することで、うつ病の兆候を示したユーザーを 70% の精度で特定することができました。この結果は、分析が個人が診断される前に公開された写真に限定されていた場合でも、人間の専門家による正しい診断の平均数を上回りました。
アンドリュー・G・リースとクリストファー・M・ダンフォースが発表した記事によると、うつ病の人が投稿した写真は、より青みがかった、灰色がかった、暗い色調で表示される傾向があるという。高い的中率は「精神的苦痛をフィルタリングして検出する新しい方法を開く」が、科学者らは、この新規性はまだうつ病を診断する決定的な方法として考慮されるべきではないと強調している。
Siriは心理学者？
モデルが改良され、最終的に 100% の精度に到達できれば、Cortana や Siri などのデジタル アシスタントがあなたの Instagram にアクセスして、あなたがうつ病かどうかを評価できるようになる未来を想像するのはそれほど難しくありません。この種の監視は、正しく適用されれば、自殺の防止にも役立ちます。
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