Instagram 是許多人拿來抒發情緒、分享生活點滴的社群平台，不僅有多款濾鏡可挑選，近期更推出了類 Snapchat 的 Stories 功能，讓許多使用者愛不釋手。而近期，來自美國哈佛與佛蒙特大學所組成的研究團隊研發了一種新的演算法，透過 Instagram 動態就能判斷出其用戶是否有憂鬱傾向。
在此次研究中，研究團隊利用機器學習的方式打造了全新的演算法，透過檢視使用者 Instagram 動態中的「顏色」、「後設資料組件（metadata component）」、以及「臉部辨識演算法」等方式，讓它能成功測出其用戶是否有罹患憂鬱症的症狀，準確率不僅高達 70% 外，更能讓用戶在還未被臨床醫生判定是否罹患憂鬱症前就先得知未來是否有罹患的可能性。
實驗中，研究團隊找來了 166 名不同的 Instagram 用戶，並讓其模組檢閱了參與者共 43,950 張放上 Instagram 的照片，透過這麼多的社群照片與參與者才有辦法提供足夠的樣本數供此演算法偵測。
而研究團隊也表示，這個演算法推出的目的地並不是要準確判斷用戶是否罹患憂鬱症，而是希望能用在早期精神疾病的篩選以及觀察而已，他們也認為，或許其演算法未來能在這種充斥著數位化產品的社會中，成為能有效篩選精神疾病的藍圖。舉例來說，或許有朝一日，你的手機語音助理若能取得你 Instagram 動態相片，再搭配上此演算法，它或許能提醒您最近好像有些憂鬱的狀況等等。
此外，令人相當好奇的是，研究團隊是透過什麼樣的依據來判斷用戶是否有憂鬱傾向。而根據學者表示，像是相片顏色就是一個重要的依據，通常有憂鬱傾向的人喜愛運用黑白、灰階、藍色等色系來呈現照片，而心情愉悅的用戶則會選用較暖色系的濾鏡或相片在放上網。
參考資料
http://udn.com/news/story/6897/1911541
留言列表
