Tu elección de filtro en Instagram puede revelar que estás deprimido
Algunas personas usan sus mensajes en los medios sociales como un grito evidente de ayuda. Otros pueden estar haciéndolo, incluso no siendo conscientes de ello, según un estudio de la Universidad de Vermont.
Al igual que el período azul de Picasso, los colores y la composición de las imágenes pueden revelar mucho sobre el estado de ánimo del artista – si sabes qué buscar.
Ese es el problema con el diagnóstico de la depresión: a menudo no sabemos qué buscar. De hecho, los autores del estudio señalan que los médicos tienen una tasa de éxito del 42% diagnosticando enfermedades cara a cara. Por el contrario, un algoritmo de aprendizaje de una máquina entrenado en la investigación psicológica bien establecida sobre las preferencias de las personas deprimidas por color, brillo y sombreado fue capaz de decir si el fotógrafo estaba deprimido -o a punto de ser diagnosticado de ello – el 70% del tiempo. No es perfecto, pero sí lo suficientemente preciso como para plantear algunas preguntas interesantes sobre el papel de la inteligencia artificial (AI) en el diagnóstico de la enfermedad mental.
Instagram en modo fuera de línea
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Después de entrenar, la AI se puso a trabajar en el análisis de 43.950 fotos de 166 voluntarios en Instagram. De los voluntarios, 71 habían experimentado períodos de depresión clínica oficialmente diagnosticada en los últimos tres años. «Aunque teníamos un tamaño de muestra relativamente pequeño, pudimos observar de forma fiable las diferencias en las características de los mensajes de medios sociales entre personas deprimidas y no deprimidas», dijo el Dr. Andrew Reece, coautor del estudio. «Es importante destacar que también demostramos que los marcadores de depresión pueden observarse en los posts hechos antes incluso de que la persona recibiera un diagnóstico clínico de depresión».
Entonces, ¿qué tenían en común la composición de los fotógrafos deprimidos? Generalmente, aquellos en un período deprimido publicarían imágenes que eran más oscuras y con más azules y grises que otros usuarios de Instagram. Además de esto, mientras que los usuarios saludables estaban más inclinados a utilizar filtros como Valencia para un tono brillante y cálido, los fotógrafos deprimidos socavarían la vida de las imágenes con Inkwell. «En otras palabras, las personas que sufren de depresión tenían más probabilidades de favorecer un filtro que literalmente drenaba todo el color de las imágenes que querían compartir», escribieron los científicos en un post de blog complementario.
Otro patrón interesante: los individuos deprimidos eran más propensos a publicar fotos con caras en ellas. Sin embargo, crucialmente, cuando las caras estaban en el foto, había menos gente que en la realizadas por individuos sanos. En otras palabras, es posible que este punto contraintuitivo pudiera ser el resultado de una propensión a los «tristes egoístas» en lugar de observar a la gente.
Lo más llamativo de todo esto es que los voluntarios que preguntaban si las fotografías habían sido tomadas por alguien que estaba deprimido también acertaban en su diagnóstico, aunque no tan a menudo como la IA, y con un razonamiento completamente diferente a la IA. «Obviamente, tú conoces a tus amigos mejor que una computadora», señala el profesor Christopher Danforth, otro coautor del estudio, «pero quizá no seas tan bueno en detectar la depresión como tú piensas».
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Entonces, ¿cuál es el punto de esta investigación? Bueno, hipotéticamente, un examen de computadora podría ayudar a aquellos que pasan por un período de depresión obtener la ayuda que necesitan antes de darse cuenta de que lo quieren. Si las máquinas son mejores en el diagnóstico que las personas, ¿por qué no se dirigen a ellas? «Tanto se codifica en nuestra huella digital», dice Danforth, «la inteligencia artificial realmente inteligente será capaz de encontrar señales, especialmente para algo como la enfermedad mental».
Por otro lado, esto – como reconocen los investigadores – plantea enormes preocupaciones éticas y de privacidad. ¿Recuerdas lo que pasó cuando Facebook llevó a cabo su propio experimento en el análisis de las emociones de los usuarios? La intervención de DeepMind en el NHS sigue siendo controvertida, e incluso en este estudio, el 43% de los voluntarios abandonaron cuando se dieron cuenta de que implicaba compartir sus habilidades sociales en medios de comunicación con los investigadores.
Pero con los recursos médicos siempre al límite – especialmente aquellos orientados a la salud mental – un proceso de detección de bajo costo utilizando AI podría ser considerado el futuro , aunque no es un puente que tengamos que cruzar todavía. «Este estudio aún no es una prueba diagnóstica, aunque no por mucho tiempo», dice Danforth, «pero es una prueba del concepto de una nueva forma de ayudar a la gente».
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