Twitter Bild, Farben und Inhalte, die helfen könnten, die Benutzer zu identifizieren, die mit depression, Angst

Twitter-Nutzer, die mit depression und Angst wurden gefunden, um wahrscheinlicher zu posten Sie Bilder mit geringeren ästhetischen Werte und die weniger lebhaften Farben, vor allem Bilder in Graustufen, entsprechend einer neuen Studie geführt von den Forschern an der Penn Medicine. Darüber hinaus fanden Sie, dass die Nutzer tendenziell zu unterdrücken, positive Emotionen, anstatt nach außen zeigen mehr negative Emotionen, wie zu halten, ein ernstes Gesicht, anstelle von direkter runzelte die Stirn, in Ihre Profil-Bilder. Die Studie versucht zu nutzen, der computer vision und der künstlichen Intelligenz, um zu bestimmen, welche Eigenschaften von veröffentlichten Fotos auf und stellen Sie als Profil-Bilder auf Twitter könnte im Zusammenhang mit Depressionen und Angstzuständen, mit einem Auge in Richtung der Nutzung der Plattform als eine Methode zum screening für beide. Die Forschungsergebnisse werden präsentiert auf der International AAAI Conference on Web-und Social-Media-Juni 11-14 in München.

Im Jahr 2018, Penn Medicine Forscher fanden heraus, dass depression vorhergesagt werden, so viel wie drei Monate, bevor eine Diagnose durch die Verwendung von künstlicher Intelligenz zum erkennen von Schlüsselwörtern gekennzeichnet, dass bestimmte Benutzer. Als social media gewinnt zunehmend an image-konzentriert-mehr als die Hälfte aller tweets, etwa 3.000 plus pro Sekunde, jetzt ein Bild enthalten — der Wert bei der Gewinnung von hinweisen auf die gesundheitlichen Bedingungen durch Bild-Inhalte werden immer wertvoller für Medizin.

„Während die Assoziation zwischen depression und Sprache-Muster ist gut untersucht, die visuellen Aspekte von depression wurde nicht“, sagte der Studie führen Autor, Sharath Guntuku, PhD, ein Forscher mit der Penn Medicine Center for Digital Health. „Es ist eine Herausforderung zu verwandeln Pixel, die die Bilder zu interpretierbaren Funktionen, aber mit den Fortschritten in der computer-vision-algorithmen, die wir jetzt versuchen zu entdecken, eine andere dimension der Zustand manifestiert online.“

Die Forscher verwendeten algorithmen zum extrahieren von features wie Farben, mimik, und andere ästhetische Maßnahmen (wie Schärfentiefe, Symmetrie und Beleuchtung) von Bildern, die von mehr als 4.000 Twitter-Nutzer, der zugestimmt hat zu sein ein Teil der Studie. Um schnell zu kategorisieren, Ihre Depressionen und Angst-scores, Sie analysiert jede person, die letzten rund 3.200 tweets. Inzwischen 887 Benutzer auch eine traditionelle Umfrage zu erhalten, depression und Angst-scores. Dann, Bild-features wurden korreliert mit den Nutzern “ depression und Angst-scores. Aus diesem Grund, mehrere signifikante Beziehungen entstanden.

Neben der Suche nach einer Assoziation zwischen depression und Angst, und diejenigen, die gebucht weniger lebendige Fotos, die die Forscher entdeckten auch, dass die Profil-Bilder der besorgten Nutzer sind gekennzeichnet durch Graustufen und geringem ästhetischen zusammenhalt, aber weniger als die der depressiven Nutzer. Es war auch etwas interpretiert werden, was nicht enthalten war, in Fotos. Deprimiert Benutzer oft veröffentlicht nur Fotos von Ihren eigenen Gesichtern ohne Familie, Freunde, oder andere Menschen erscheinen in Ihnen. Darüber hinaus werden die Beiträge selten die Freizeitaktivitäten oder Interessen, die häufiger zeigte sich in den Fotos von nicht-depressiven Benutzer.

„Depression ist Häufig begleitet von ‚Wohnung betreffen,“ die gekennzeichnet ist durch eine reduzierte expression und Emotionen,“ Guntuku sagte. „Der Zustand dauert auch eine Maut auf der einen Appell in Richtung hobbies oder Spiele-Aktivitäten im Allgemeinen-das sind sonst in der Regel genossen.“

Entwicklung einer automatisierten version der Arbeit der Wissenschaftler hält Versprechen für den ausbau der depression und Angst-screening.

„Dieses tool ist weit davon entfernt, perfekt zu sein, als ein Diagnose-tool. Jedoch, eine automatisierte Maschine-learning-tool könnte ein low-cost-Methode für ärzte mit Einwilligung Ihrer Patienten zu überwachen Ihre Konten und möglicherweise erkennen, erhöhte depression oder Angstzustände, Guntuku erklärt. „Die ärzte könnten dann verweisen Sie Patienten, die gekennzeichnet wurden von Werkzeug, für mehr formalen screening-Methoden.“

Die Studie leitende Autor, Lyle Ungar, PhD, ein professor von Genomics und Computational Biologie und Psychologie, sagte, dass es große Möglichkeiten, die nicht nur die Twitter, die Angst und die depression, zu.

„So etwas wie diese angewandt werden könnten, um Instagram-und text-messaging, auch“ Ungar sagte. „Wir hoffen, dass diese möglicherweise geben einige Einblicke in die unterschiedlichen Facetten der depression. Und wir schauen auch auf eine Vielzahl von anderen Bedingungen, von der Einsamkeit zu ADHS.“

Andere Autoren auf dieser Studie sind Johannes Eichstaedt und Daniel Preotiuc-Pietro.

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