211service.com
Hoe een algoritme depressieve personen leerde identificeren door hun Instagram-foto's te bestuderen
Een van de merkwaardige dingen aan kleur is dat we het associëren met emoties. Intuïtief hebben we de neiging om donkere, grijzere kleuren te koppelen aan negatieve stemmingen en heldere, lichtere kleuren aan positieve. Onderzoekers hebben inderdaad ontdekt dat mensen die aan een depressie lijden, de voorkeur geven aan donkere kleuren.
Dat roept de fascinerende mogelijkheid op dat het mogelijk zou kunnen zijn om depressie massaal te diagnosticeren door de foto's te analyseren die mensen op sociale-mediasites zoals Instagram plaatsen. Maar hoe betrouwbaar zou zo'n benadering ooit kunnen zijn?
Vandaag krijgen we een antwoord dankzij het werk van Andrew Reece van de Harvard University in Cambridge, Massachusetts, en Chris Danforth van de University of Vermont in Burlington, die significante correlaties hebben gevonden tussen de kleuren in foto's die op Instagram zijn geplaatst en de geestelijke gezondheid van een persoon . De link is zo sterk dat het paar suggereert dat het kan worden gebruikt voor vroege detectie van psychische aandoeningen.
De onderzoekers begonnen met het werven van zo'n 500 werknemers van Amazon's Mechanical Turk-service die ook Instagram-accounts had. Ze vroegen deze Turkers om een reeks vragenlijsten in te vullen, waaronder een standaard klinisch depressieonderzoek. Vervolgens nodigden ze de Turkers uit om hun Instagram-berichten voor het onderzoek te delen.
Ongeveer 170 Turkers waren het daarmee eens, van wie er ongeveer 70 klinisch depressief waren. De enquête stelde verschillende aanvullende vragen over hun toestand, zoals de oorspronkelijke datum van hun diagnose.
De Instagram-downloads resulteerden in een database van meer dan 40.000 foto's die het team vervolgens analyseerde, opnieuw met behulp van crowdsourcing met een andere set Turkers. Voor elke gezonde gebruiker kozen de onderzoekers de 100 meest recente foto's om te beoordelen. Voor depressieve personen kozen de onderzoekers de 100 foto's die vóór hun diagnose waren geplaatst.
Deze beoordelaars werd gevraagd om te beoordelen hoe interessant, sympathiek, blij en verdrietig elke foto leek op een schaal van 0 tot 5.
De onderzoekers evalueerden de foto's ook met behulp van objectieve metingen zoals de gemiddelde tint, kleurverzadiging, contrast, enzovoort. Dit laat zien hoe levendig een foto bijvoorbeeld is en of deze grijs of vervaagd lijkt.
Ze telden ook het aantal gezichten in elke afbeelding met behulp van gezichtsdetectiesoftware, in de veronderstelling dat gezichten een indicatie zijn voor het niveau van sociale activiteit van een persoon. En ze beoordeelden de reactie van de Instagram-community op elke afbeelding door het aantal vind-ik-leuks en reacties te tellen.
Gewapend met deze gegevens gebruikten de onderzoekers een machine learning-algoritme om correlaties tussen depressie en beeldeigenschappen te ontdekken.
De onderzoekers ontdekten dat depressieve personen de neiging hebben om afbeeldingen te posten die blauwer, grijzer en donkerder zijn en minder likes krijgen dan die van gezonde personen.
Instagram biedt een breed scala aan filters die afbeeldingen een bepaald karakter en sfeer geven. Depressieve personen hadden een duidelijke favoriet onder hen. Wanneer depressieve deelnemers filters gebruikten, gaven ze het meest onevenredig de voorkeur aan het 'Inkwell'-filter, dat kleurenfoto's omzet in zwart-witafbeeldingen, zeggen Reece en Danforth. Daarentegen gaven gezonde mensen de voorkeur aan een filter genaamd Valencia, dat foto's lichter maakt.
De data-analyse leverde ook enkele merkwaardige observaties op. Foto's die mensen als blij of verdrietig beoordeelden, waren slechts zwak gecorreleerd met depressie. Depressieve personen postten ook vaker foto's met gezichten, maar deze foto's hadden meestal minder gezichten per foto.
Waarom dit gebeurt, is niet duidelijk, maar Reece en Danforth hebben een idee. Ze wijzen erop dat depressieve mensen de neiging hebben om meer op zichzelf gerichte taal te gebruiken, en dat dit zich ook kan uitstrekken tot afbeeldingen. Als dat zo is, kan het zijn dat de overvloed aan foto's met een laag aantal gezichten die door depressieve gebruikers zijn gepost, in feite zelfportretten zijn, zeggen de onderzoekers, hoewel ze eraan toevoegen dat deze trieste selfie-hypothese onbeproefd blijft.
Een interessante vraag is hoe goed het algoritme depressieve personen kan identificeren aan de hand van de afbeeldingen die ze op Instagram plaatsen. Dus lieten de onderzoekers het los op de afbeeldingen die door 100 personen waren gepost en ontdekten dat het algoritme 70 procent van degenen die depressief waren correct identificeerde. Dat is aanzienlijk beter dan huisartsen doen wanneer ze worden gevraagd om depressieve personen te identificeren.
Deze bevindingen ondersteunen het idee dat grote veranderingen in de individuele psychologie worden doorgegeven in het gebruik van sociale media en kunnen worden geïdentificeerd via computationele methoden, zeggen Reece en Danforth.
En dat geeft hoop dat psychische aandoeningen eerder nauwkeurig kunnen worden opgespoord, waardoor effectiever kan worden ingegrepen.
Referentie: arxiv.org/abs/1608.03282 : Instagram-foto's onthullen voorspellende kenmerken van depressie