你在社交軟體上發的照片，也能反映出你有沒有抑鬱

在當今的社交過程中，人們開始將多樣的生活與態度以圖片的方式展現給世界，而instagram，自然是其中當之無愧的第一 （當然，我們萬能的朋友圈也很屌，同樣適用這篇文章的內容）。最近有個一個有趣的新研究，發現這些圖片在展現生活的同時，也為用戶的心理健康提供了一個剪影。

我們都知道現在科技程序的演算法非常強大，以面部認知來說，專業用於分析色調，面部認知，飽和度的人臉識別程序，其分析照片中的快樂，傷心等情緒因素的能力自然比我們普通人要更為強大和精確。簡單來說，就是通過用電腦程序來分析某個用戶所發的照片，可以從中得到非常有用的關於用戶心理健康的信息，預測出用戶潛在的心理疾病，甚至能在用戶得到確診前就給出預測。而這種強大演算法得出的數據結果，診斷成功率甚至比普通的全科醫生（西方的話一般都是先預約全科醫生就診，而不是直接找專科醫生）還高。

這個研究，分析了166個用戶在ins上發布的44000張照片。這些用戶中有抑鬱患者，也有普通用戶，他們會得到一份問卷，抑鬱患者需要將他們的心理病史分享出來，比如確診日期。

當然，這種程序的演算法目前還不成熟，很依賴照片的質量，如果照片模糊不清的光照陰暗的話，程序自然很難得出有效結果。

在與照片庫連接上後，研究人員從兩方面分析這些照片。（1）這些照片會展示給普通的工人群體，他們需要根據不同的因素（開心，有趣，傷心，受人喜愛）給這些照片打分（0-5分）；（2）之後，電腦程序會分析這些照片中的人臉，根據照片的色彩，清晰度，亮度來分析哪些圖片因素與抑鬱用戶分享的圖片相關。【比如說，可能抑鬱患者所發布的圖片色調會比較暗，色彩會比較單一等等】。

結果與預測的很相似，即色調更暗，更模糊以及褪色的照片能預測用戶的抑鬱狀況。另外，還有一些有趣的發現：

• 就是每一次發布之後，如果圖片得到的評論越多，那麼這個圖片越有可能是抑鬱症用戶發的。

• 而如果圖片得到的喜愛/贊更多，則相反。

• 另外，抑鬱用戶最喜歡用的濾鏡是inkwell（墨水？不是ins用戶，不太了解。。）。而且抑鬱用戶非常多的時候不會選擇任何濾鏡，而健康用戶則更喜歡用暖色調的濾鏡比如Valencia。

就像下圖的對比那樣，很明顯地可以看出右邊的圖片是抑鬱患者的照片。

當然，其實也並不僅僅光看色調，亮度這麼簡單，所以我們很難簡單地去劃劃朋友發布的照片就斷定他是否有抑鬱。因為有印象的話可以記得之前還有一個方式是由工人來打分，得到的結果與電腦分析的結果截然不同。

分析了工人打分者的結果後，研究者發現，我們人類打分所根據的因素與電腦程序幾乎完全不同。也就是說，在人類的眼中，暗色調，模糊的圖片並不一定代表悲傷。

這個研究還有一個有趣的發現，就是相比於健康用戶，抑鬱用戶發了更多的包含人臉的照片，但是照片中的人數卻更少。一個可能性就是這表明了抑鬱用戶的社交活動更少。

雖然現在科技越來越發達，通過電腦程序已經可以通過分析一些的顯著條件（比如臉部某個肌肉特徵）來預測用戶心理狀況，但是卻很難應用到實際治療場景中去，不過，這種方式很有可能會幫助人們更好地對心理疾病進行預防，從而得到更早的治療，也可以在一定程度上增加醫生診斷的正確性。另外，這也不代表著機器學習（machine learning）能在未來取代醫生，因為畢竟人是個複雜的生物，不能簡單地通過特定數據得出結果。一種很有可能的前景是在進行就診時，我們會先由電腦程序來識別健康狀況，如果有潛在或者已經患有心理疾病（或者其他疾病），那麼這時，醫生再進行後續診斷和治療。

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Reece, A. G., & Danforth, C. M. (2016). Instagram photos reveal predictive markers of depression. arXiv preprint arXiv:1608.03282.

原文非常長，實在有興趣的話可以戳下面鏈接去看

https://arxiv.org/pdf/1608.03282v1.pdf

我比較懶，是網站上看到的，簡單翻譯了下。

網站鏈接

Instagram Photos Can be Studied to Diagnose Depression