Депрессию выявили на ранней стадии по фото в Instagram
Клиническая депрессия остается одним из самых распространенных расстройств психики в мире. По оценкам Всемирной организации здравоохранения, депрессией страдают более 300 миллионов людей по всему миру. Диагностировать клиническую депрессию сравнительно трудно.
Основной инструмент выявления расстройства - опросники, с помощью которых пациент оценивает интенсивность симптомов (например, шкала Занга для самооценки депрессии). По этим опросникам психиатр отслеживает динамику состояния пациента.
Однако к врачу-специалисту обращаются далеко не все люди, имеющие симптомы депрессии. Многие потенциальные пациенты, напротив, пытаются скрыть проявления заболевания. Исследование 2011 года показало: более 40% пациентов назвали одну или несколько причин не сообщать о депрессивных симптомах врачу общей практики. Среди этих причин опрошенные называли страх перед назначением антидепрессантов и побочными эффектами препаратов, посещением психиатра и недоверием окружающих. Так как методы самооценки в этом случае не позволяют эффективно выявить расстройство, ученые ищут другие способы диагностики. Одно из перспективных направлений - разработки в области анализа больших данных.
Исследователи из Гарварда и Университета Вермонта представили алгоритм, способный выявить депрессию на ранней стадии с 70-процентной эффективностью. По словам ученых, врачи общей практики безошибочно диагностируют расстройство лишь в 42% случаев. Ученые проанализировали 43950 фотографий из 166 профилей в социальной сети Instagram. У 71 участника исследования когда-либо диагностировали депрессию. Чтобы определить интенсивность проявлений расстройства, ученые использовали опросник CES-D (Center for Epidemiologic Studies Depression Scale). В ходе этого теста пациента просят оценить, насколько он согласен с утверждениями типа «Я часто чувствую себя подавленным» или «Я хотел навредить себе».
Затем исследователи соотнесли общее количество фотографий каждого пользователя, количество его фотографий в день, количество реакций («лайков» и комментариев) на каждый снимок. С помощью системы распознавания лиц ученые оценили, насколько часто на фотографиях появляются люди. Также исследователи проанализировали цветовую модель фотографий и наиболее часто используемые фильтры. В изученной цветовой модели HSV координатами цвета служат тон (hue), насыщенность (saturation) и значение цвета (value).
Анализ показал: люди, склонные к депрессии, использовали синие и серые оттенки чаще, чем контрольная группа. Общий колорит их фото оказался более темным. Самым популярным в этой группе фильтром для обработки изображений стал Inkwell, делающий изображение черно-белым. Люди без симптомов депрессии чаще всего выбирали «теплый» фильтр Valencia. Также на фотографиях тех, кто страдал депрессией, чаще появлялись лица, но количество людей на каждом фото было в среднем меньше. Ученые высказали несколько возможных причин такого соотношения. Согласно одной из них, при депрессии количество социальных контактов сокращается. Вторая версия такова: люди с симптомами депрессии размещают в Instagram больше снимков-селфи.
После завершения анализа ученые попросили волонтеров оценить некоторые из исследованных фотографий. Добровольцы указывали, насколько интересной им кажется фотография, какое настроение на ней преобладает и заслуживает ли фотография «лайка». Фотографии людей, страдающих депрессией, чаще оценивали как «грустные» и реже как «счастливые». Однако люди справились с выявлением депрессии хуже, чем алгоритм.
Ученые полагают, что такие технологии помогут снизить количество ложных диагнозов.
Исследование опубликовано в журнале EPJ Data Science.
Ранее эксперты признали Instagram самой опасной для здоровья пользователей социальной сетью.
