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Instagram ist wohl die beliebteste App zum Teilen von Fotos im Internet und bietet Menschen die Möglichkeit, ihr glamouröses Leben mit der Welt zu teilen. Laut einer kürzlich im EPJ Data Science-Journal veröffentlichten Studie können jedoch die Schattierungen eines gemeinsam genutzten Bildes zur Beurteilung herangezogen werden die geistige Gesundheit der Person.
Die Forscher verwendeten eine Gruppe von 166 Personen, von denen bei 71 eine Depression diagnostiziert wurde und bei den übrigen handelte es sich um eine "gesunde Kontrollgruppe", die zum Vergleichen und auch zum Erstellen einer Benchmark für normales Verhalten herangezogen wurde.
Insgesamt wurden 43.950 Instagram-Bildbeiträge mithilfe von Farbanalyse, Metadatenkomponenten und algorithmischer Gesichtserkennung analysiert.
„In unsere Forschung haben wir ein Ensemble von Berechnungsmethoden aus dem maschinellen Lernen, der Bildverarbeitung und anderen datenwissenschaftlichen Disziplinen einbezogen, um nützliche psychologische Indikatoren aus fotografischen Daten zu extrahieren. Unser Ziel war es, Marker für Depressionen auf den von Instagram-Nutzern geposteten Fotos erfolgreich zu identifizieren und vorherzusagen “, erklärten die Forscher.
Die Studie stützte die folgenden zwei der drei von den Forschern vorgebrachten Hypothesen:
- Instagram-Posts von Personen, bei denen eine Depression diagnostiziert wurde, können zuverlässig von Posts gesunder Kontrollpersonen unterschieden werden, indem nur Kennzahlen verwendet werden, die rechnerisch aus veröffentlichten Fotos und zugehörigen Metadaten extrahiert wurden.
- Instagram-Posts, die von depressiven Personen vor dem Datum der ersten klinischen Diagnose erstellt wurden, können zuverlässig von Posts unterschieden werden, die von gesunden Kontrollpersonen erstellt wurden.
„Unsere Ergebnisse zeigen, dass visuelle Social-Media-Daten mithilfe skalierbarer Berechnungsmethoden einer Analyse der Wirkung zugänglich sind. Eine Möglichkeit für zukünftige Forschungen könnte die Textanalyse der Kommentare, Bildunterschriften und Tags von Instagram-Posts sein “, schlussfolgerten die Forscher.
More in News: Warum essen wir, wenn wir gelangweilt sind?Laut dem Forschungsbericht war die Methode in der Lage, Depressionen bei Menschen mit einer Genauigkeit von 70 Prozent zu identifizieren, was über der durchschnittlichen Genauigkeit von 50 Prozent von Ärzten bei der Diagnose von Depressionen liegt.
Die Forschung ist im Moment nur ein Proof of Concept und es kann nicht sicher gesagt werden, ob es eine ähnliche Anwendung in einem größeren Maßstab geben kann. Schauen Sie sich die Studie im Detail bei der EPJ Data Science an.
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