توصلت دراسة جديدة إلى أنه سواء كنت تحب نشر صور بالأبيض والأسود أو تفضل إضافة فلاتر تجعل الألوان تنبثق ، فقد يوفر حساب Instagram الخاص بك أدلة حول صحتك العقلية. وقد يكون الذكاء الاصطناعي جيدًا بشكل خاص في التقاط تلك القرائن.
باستخدام التعلم الآلي ، تمكنت أجهزة الكمبيوتر من الكشف عن الأشخاص الذين يعانون من الاكتئاب بناءً على صور Instagram الخاصة بهم ، وفقًا للدراسة ، وقد قامت أجهزة الكمبيوتر بعمل أفضل من المتطوعين الذين تم اختيارهم عشوائيًا.
وقال مؤلف الدراسة المشارك كريستوفر دانفورث أستاذ العلوم الرياضية والطبيعية والتقنية في جامعة فيرمونت في بيان "يشير هذا إلى طريقة جديدة للكشف المبكر عن الاكتئاب".
في الدراسة ، نظر الباحثون في خلاصات Instagram لأكثر من 160 متطوعًا ، تم تجنيدهم من Amazon Turk الميكانيكية ، منصة التعهيد الجماعي عبر الإنترنت. قام المتطوعون بتزويد الباحثين بمعلومات حول التشخيصات السابقة للاكتئاب وردوا على استبيان مصمم لتقييم مستوى الاكتئاب لدى الشخص.
تم تشخيص حوالي نصف الأشخاص في الدراسة بالاكتئاب في السنوات الثلاث الماضية.
عندما حلل الباحثون ما يقرب من 44000 صورة ، وجدوا أن المشاركات من المستخدمين الذين تم تشخيص إصابتهم بالاكتئاب من المرجح أن تكون أكثر زرقة ورمادية وأغمق من المنشورات الواردة من المستخدمين بدون الحالة. كان استخدام مرشح الصور أقل شيوعًا بين الأشخاص الذين يعانون من تشخيص الاكتئاب مقارنة بالأشخاص الذين لا يعانون منه. ولكن عندما استخدم الأفراد المصابون بتشخيص الاكتئاب الفلاتر ، فضل الكثيرون تصفية جميع الألوان من مشاركاتهم ، واختيار المرشحات بالأبيض والأسود مثل "Inkwell". وأشار الباحثون إلى أن بعض ميزات الصور التي حددها الباحثون "تتطابق مع التصورات الشائعة المتعلقة بآثار الاكتئاب على السلوك". على سبيل المثال ، اقترحت الأبحاث السابقة أن الاكتئاب مرتبط بتفضيل الألوان الداكنة والأزرق والألوان الأحادية.
مستخدمو إنستجرام في الدراسة الذين لم يكن لديهم تشخيص للاكتئاب ، من ناحية أخرى ، فضلوا مرشحات مثل "فالنسيا" التي خففت الصور.
ووجد الباحثون أن الأشخاص الذين يعانون من تشخيص الاكتئاب كانوا أكثر عرضة لنشر الصور مع الأشخاص الموجودين فيها ، ولكن بالمقارنة مع المستخدمين الآخرين ، فإن المنشورات بها عدد أقل من الأشخاص لكل صورة.
منظمة العفو الدولية مقابل الإنسان
باستخدام صور Instagram وتاريخ الصحة العقلية التي تم جمعها في الجزء الأول من الدراسة ، قام الباحثون بتحريض مجموعة مختلفة من المتطوعين ضد خوارزمية التعلم الآلي لمعرفة ما إذا كان البشر أو الذكاء الاصطناعي يقومون بعمل أفضل في تحديد الأفراد المصابين بالاكتئاب بناءً على مشاركاتهم على Instagram.
طُلب من المجموعة الجديدة من المتطوعين تقييم آخر 100 صورة تم نشرها من قبل المستخدمين الذين تم تشخيص إصابتهم بالاكتئاب قبل أن يتم تشخيص هؤلاء المستخدمين لأول مرة بالحالة. بالإضافة إلى ذلك ، طُلب من المتطوعين تقييم الصور من مجموعة الأشخاص دون تشخيص الاكتئاب - في هذه الحالة ، أحدث 100 صورة لهؤلاء المستخدمين.
وفقا للدراسة ، قام المتطوعون بتقييم الصور بناءً على مدى إثارة كل صورة مثيرة للاهتمام ومحبوبة وسعيدة وحزينة على مقياس من 0 إلى 5. قام ثلاثة أشخاص مختلفين على الأقل بتقييم كل صورة.
وجد الباحثون أن المتطوعين يمكن أن يميزوا بين المستخدمين الذين يعانون من تشخيص الاكتئاب والذين لا يعانون من هذه الحالة إلى حد ما. من المرجح أن يتم تصنيف الصور التي نشرها الأفراد الذين يعانون من تشخيص الاكتئاب على أنها أكثر حزنًا وأقل سعادة من تلك التي للمستخدمين من دون.
ولكن الدراسة قامت بخوارزمية التعلم الآلي بشكل أفضل. كان الكمبيوتر قادرًا على تحديد الأفراد المصابين بالاكتئاب بشكل صحيح بنسبة 70 في المائة من الوقت.
قال دانفورث: "من الواضح أنك تعرف أصدقاءك أفضل من الكمبيوتر ، لكنك قد لا تكون جيدًا ، كشخص يتنقل بشكل غير اعتيادي عبر Instagram ، في اكتشاف الاكتئاب كما تظن".
لاحظ الباحثون أن الدراسة لها قيود. على سبيل المثال ، قال الباحثون إنهم استخدموا تعريفًا واسعًا للاكتئاب ، وأن النظر في أنواع محددة من الاكتئاب يمكن أن يؤدي إلى نتائج مختلفة.
بالإضافة إلى ذلك ، هناك حاجة إلى مزيد من البحث قبل أن يتم استخدام هذا النوع من التكنولوجيا لتشخيص حالات الصحة العقلية. وقال دانفورث "هذه الدراسة ليست حتى الآن اختبارًا تشخيصيًا ، وليست برصاصة طويلة. ولكنها دليل على مفهوم طريقة جديدة لمساعدة الناس".
