平成28年8月13日、写真共有SNSであるインスタグラムにおいて写真加工に用いられるフィルタリングや、顔検出アルゴリズムまたメタデータ構成等の統計的分析したことで、うつ病マーカーを同定することに成功したと発表された。
なお当該研究に当たりこれを発表したのは、イギリスの物理・情報化学研究者アンドリュー・G・リース氏及び、クリストファー・M・ダンフォースらによる研究チームだ。
今回行われた調査では、166人のユーザーによりアップロードされた43,950枚もの写真がサンプルとされた。そして、それらに用いられたフィルターによる色味や顔検出アルゴリズムまたメタデータ構成等の、統計的特徴を機械学習によって分析したのである。
その結果、精神的に沈んだ状態にあるユーザーは色合いをモノクロに変えるInkwellや、彩度を落とすことで暖色を抑えるCremaまたセピア調にするWillow等のような、寒色もしくは暗色系のフィルターを好んで用いる傾向にあることが明らかとなったのだ。
実際、うつ傾向にあるユーザーの約7割の者がうつ病との診断がなされるよりも以前に、今回明らかとなったこれら傾向が見られたのである。
これらのことから、インスタグラムにおける写真の色合い等から、うつ病等に対する初期での鑑別が可能になると言えるのだ。現に、うつ病における弱い予測因子である写真でもって表現される、悲しみや幸せといったものから推測し得る人物評価は、今回の研究分析により得られたそれとも関連する。
以上より、今回明らかとされた諸見解は今後の精神的疾患における早期検出及び、スクリーニングにとって有効な手段の一つとなるだろうとされているのだ。
▼外部リンク
Instagram photos reveal predictive markers of depression
http://arxiv.org/abs/1608.03282
