흑백 사진을 게시하든 색상이 튀어 나오는 필터를 추가하든 Instagram 계정은 정신 건강에 대한 실마리를 제공 할 수 있다고 새로운 연구 결과가 나왔습니다. 인공 지능은 이러한 단서들을 포착하는 데 특히 효과적 일 수 있습니다.
연구에 따르면 컴퓨터 학습을 통해 컴퓨터는 Instagram 사진을 기반으로 우울증을 앓고있는 사람을 감지 할 수 있었고 컴퓨터는 무작위로 선택된 자원 봉사자보다 더 나은 일을했습니다.
버몬트 대학교 (University of Vermont)의 수학적, 자연 및 기술 과학 교수 인 크리스토퍼 댄포스 (Christopher Danforth) 공동 연구자 인 크리스토퍼 댄포스 (Christopher Danforth)는“이것은 우울증의 조기 선별을위한 새로운 방법을 지적하고있다.
이 연구에서 연구원들은 온라인 크라우드 소싱 플랫폼 인 Amazon의 Mechanical Turk에서 모집 한 160 명 이상의 자원 봉사자의 Instagram 피드를 살펴 보았습니다. 지원자들은 연구자들에게 과거의 우울증 진단에 대한 정보를 제공하고 개인의 우울증 수준을 평가하도록 설계된 설문지에 응답했습니다.
이 연구에 참여한 사람들의 약 절반은 지난 3 년 동안 우울증 진단을 받았습니다.
연구자들은 거의 44,000 개의 이미지를 분석했을 때 우울증 진단을받은 사용자의 게시물이 조건이없는 사용자의 게시물보다 더 파란색, 회색 및 어두운 것으로 나타났습니다. 우울증 진단을받은 사람이없는 경우보다 사진 필터를 사용하는 것이 일반적이지 않았습니다. 그러나 우울증 진단을받은 개인이 필터를 사용했을 때 많은 사람들이 "잉크 웰"과 같은 흑백 필터를 선택하여 게시물에서 모든 색상을 필터링하는 것을 선호했습니다. 실제로 연구진이 확인한 일부 사진 기능은 "행동에 대한 우울증의 영향에 관한 일반적인 인식과 일치"한다고 저자는 지적했다. 예를 들어, 이전의 연구에 따르면 우울증은 더 어둡고 푸른 색과 단색의 선호에 연결되어 있습니다.
반면, 우울증 진단이없는 Instagram 사용자는 사진을 밝게하는 "Valencia"와 같은 필터를 선호했습니다.
우울증 진단을받은 사람들도 사람들과 함께 사진을 게시 할 가능성이 높았지만 다른 사용자들에 비해 게시물에 사진 당 사람 수가 적었습니다.
AI 대 인간
연구의 첫 번째 부분에서 수집 한 Instagram 사진과 정신 건강 기록을 사용하여 연구원은 기계 학습 알고리즘에 대해 다른 자원 봉사자 그룹을 움켜 쥐어 인간이나 AI가 우울증에 걸린 개인을 더 잘 식별하는 데 도움이되는지 확인했습니다. Instagram 게시물.
새로운 자원 봉사자 그룹은 우울증 진단을받은 사용자가 게시 한 최근 100 장의 사진을 평가하여 해당 사용자가 처음으로 상태를 진단 받도록 요청했습니다. 또한 자원 봉사자들은 우울증 진단을받지 않은 사람들 그룹의 사진을 평가하도록 요청했습니다.이 경우에는 해당 사용자의 가장 최근 100 장의 사진입니다.
연구에 따르면, 자원 봉사자들은 각 사진이 얼마나 흥미롭고, 좋아하고, 행복하고 슬프게 보이는지에 따라 사진을 평가했습니다. 각기 다른 사진을 세 명 이상 평가했습니다.
연구원들은 자원 봉사자들이 우울증 진단을받은 사용자와 상태가없는 사용자를 어느 정도 구별 할 수 있음을 발견했습니다. 우울증 진단을받은 개인이 게시 한 사진은 사용자가없는 사진보다 슬프고 덜 행복한 것으로 평가되었습니다.
그러나 연구에 따르면 머신 러닝 알고리즘이 더 잘 작동했습니다. 컴퓨터는 70 %의 우울증 환자를 정확하게 식별 할 수있었습니다.
Danforth는 "분명히 컴퓨터보다 친구를 더 잘 알고 있지만, Instagram을 통해 실수를 겪는 사람이 우울증을 감지하는 데 능숙하지 않을 수도있다"고 말했다.
연구원들은이 연구에 한계가 있다고 언급했다. 예를 들어, 연구자들은 우울증에 대한 광범위한 정의를 사용했으며 특정 유형의 우울증을 보면 다른 결과를 초래할 수 있다고 말했다.
또한 이러한 유형의 기술을 사용하여 정신 건강 상태를 진단하려면 훨씬 더 많은 연구가 필요합니다. 댄포스는 "이 연구는 아직 진단 테스트가 아니고 장기적인 테스트가 아니라 사람들을 돕는 새로운 방법의 개념 증명"이라고 말했다.
