Med hjälp av Instagram data från 166 individer, tillämpade vi maskininlärningsverktyg för att framgångsrikt identifiera markörer för depression. Statistiska funktioner extraherades från 43 950 deltagare Instagram foton, med hjälp av färganalys, metadatakomponenter och algoritmisk ansiktsdetektering. Resultatmodeller överträffade allmänpraktiserande läkares genomsnittliga oassisterade diagnostiska framgång för depression. Dessa resultat hölls även när analysen var begränsad till inlägg som gjorts innan deprimerade individer först diagnostiserades. Human ratings av fotoattribut (lycklig, ledsen, etc.) var svagare prediktorer av depression, och var okorrelerade med beräkningsgenererade funktioner. Dessa resultat tyder på nya vägar för tidig screening och upptäckt av psykisk sjukdom.
I REF har Instagram data från 166 individer analyserats för identifiering av prediktiva markörer för depression.
Instagram photos reveal predictive markers of depression
{'venue': 'EPJ Data Science', 'journal': 'EPJ Data Science', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Physics']}