Social media, depression, Twitter

Twitter-Beiträge könnten dazu beitragen, Benutzer mit Depressionen und Angstzuständen zu identifizieren: Studie

Twitter-Nutzer mit Depressionen und Angstzuständen neigen dazu, Bilder mit niedrigeren ästhetischen Werten und weniger lebendigen Farben zu veröffentlichen, insbesondere Bilder in Graustufen. Im Rahmen einer kürzlich durchgeführten Studie stellten die Forscher fest, dass diese Benutzer dazu neigen, positive Emotionen zu unterdrücken, anstatt äußerlich mehr negative Emotionen zu zeigen, z. B. ein ernstes Gesicht zu behalten, anstatt die Stirn zu runzeln, in ihren Profilbildern. Lesen Sie auch – Depressionen und Stress können die Wirksamkeit von COVID-19-Impfstoffen verringern, sagen Wissenschaftler

Lesen Sie auch – Workaholics sind anfälliger für Depressionen, Angstzustände und Schlafstörungen

In der Studie wurde versucht, mithilfe von Computer Vision und künstlicher Intelligenz zu bestimmen, welche Eigenschaften von Fotos, die auf Twitter als Profilbilder veröffentlicht und als Profilbilder festgelegt wurden, mit Depressionen und Angstzuständen in Verbindung gebracht werden können, um die Plattform als Screening-Methode für beide zu nutzen. Im Jahr 2018 stellten Forscher von Penn Medicine fest, dass Depressionen bis zu drei Monate vor der Diagnose vorhergesagt werden können, indem künstliche Intelligenz verwendet wird, um Schlüsselwörter zu identifizieren, die bestimmte Benutzer kennzeichnen. Lesen Sie auch – Covid-19-Mitarbeiter im Gesundheitswesen, bei denen das Risiko besteht, Depressionen und Angstzustände zu entwickeln

Da sich soziale Medien zunehmend auf das Bild konzentrieren – mehr als die Hälfte aller Tweets, mehr als 3.000 pro Sekunde, enthalten jetzt ein Bild -, wird der Wert, durch Bildinhalte Hinweise auf Gesundheitszustände zu erhalten, für die Medizin immer wertvoller. “ Der Zusammenhang zwischen Depressionen und Sprachgebrauchsmustern ist gut untersucht, die visuellen Aspekte von Depressionen wurden nicht untersucht. Es ist schwierig, Pixel, die die Bilder bilden, in interpretierbare Merkmale umzuwandeln, aber mit den Fortschritten bei Computer-Vision-Algorithmen versuchen wir nun, eine andere Dimension des Zustands aufzudecken, wie er sich online manifestiert “, sagte Dr. Sharath Guntuku, ein Wissenschaftler bei Penn Medicine`s Center for Digital Health und Hauptautor der Studie.

Die Studie verwendete Algorithmen, um Merkmale wie Farben, Gesichtsausdrücke und verschiedene ästhetische Maße (wie Schärfentiefe, Symmetrie und Beleuchtung) aus Bildern zu extrahieren, die von mehr als 4.000 Twitter-Nutzern gepostet wurden, die sich bereit erklärten, an der Studie teilzunehmen.

Um ihre Depressions- und Angstwerte schnell zu kategorisieren, analysierten sie die letzten 3.200 Tweets jeder Person. Inzwischen haben 887 Benutzer auch eine traditionelle Umfrage durchgeführt, um Depressions- und Angstwerte zu erhalten. Dann wurden die Bildmerkmale mit den Depressions- und Angstwerten der Benutzer korreliert. Daraus ergaben sich mehrere bedeutende Beziehungen. Die Forscher fanden nicht nur einen Zusammenhang zwischen Depression und Angst und denjenigen, die weniger lebendige Fotos veröffentlichten, sondern stellten auch fest, dass Profilbilder von ängstlichen Benutzern durch Graustufen und geringen ästhetischen Zusammenhalt gekennzeichnet sind, jedoch weniger als die von depressiven Benutzern.

Es gab auch etwas zu interpretieren in dem, was nicht in Fotos enthalten war. Depressive Benutzer haben oft nur Fotos von ihren eigenen Gesichtern gepostet, in denen keine Familie, Freunde oder andere Personen erscheinen. Darüber hinaus enthielten die Beiträge selten Freizeitaktivitäten oder -interessen, die häufiger auf Fotos von nicht depressiven Benutzern auftauchten.

Veröffentlicht: 16. Mai 2019, 19:15 Uhr