हार्वर्ड और यूनिवर्सिटी ऑफ़ वर्मोंट के शोधकर्ताओं की एक टीम ने उन लोगों की पहचान करने के लिए एक एल्गोरिदम विकसित किया है जो अपने इंस्टाग्राम पोस्ट के माध्यम से अवसाद से पीड़ित हो सकते हैं। ऐसा करने के लिए, वैज्ञानिकों ने 166 लोगों के फीड का मूल्यांकन करने के लिए एक मशीन लर्निंग टूलकिट - कृत्रिम बुद्धिमत्ता का एक रूप का उपयोग किया, जिसमें 43, 950 से कम तस्वीरें नहीं थीं।

एल्गोरिदम के माध्यम से रंग, मेटाडेटा घटकों और चेहरे के भावों का पता लगाने से, विद्वानों द्वारा बनाए गए मॉडल सामाजिक नेटवर्क उपयोगकर्ताओं की पहचान करने में सक्षम थे, जिन्होंने 70% हिट दर के साथ अवसाद के लक्षण दिखाए। परिणाम सही मानव विशेषज्ञ के निदान से अधिक हो गए जब भी विषयों का निदान करने से पहले प्रकाशित तस्वीरों के लिए विश्लेषण प्रतिबंधित था।

दबे-कुचले लोगों द्वारा पोस्ट की गई तस्वीरों में अधिक धुंधले, भूरे और गहरे रंग के स्वर दिखाई देते हैं

एंड्रयू जी। रीस और क्रिस्टोफर एम। डैनफोर्थ द्वारा प्रकाशित लेख के अनुसार, अवसादग्रस्त लोगों द्वारा पोस्ट की गई तस्वीरों में अधिक नीले, भूरे और गहरे रंग का प्रदर्शन होता है। उच्च हिट दर "मानसिक दुखों को छानने और पता लगाने के लिए नए रास्ते खोलती है, " लेकिन वैज्ञानिक बताते हैं कि अवसाद का निदान करने के लिए नवीनता को अभी तक एक निश्चित तरीका नहीं माना जाना चाहिए।

सिरी मनोवैज्ञानिक?

यदि मॉडल बेहतर हो जाता है और अंततः 100% हिट दर तक पहुंच जाता है, तो भविष्य की कल्पना करना बहुत मुश्किल नहीं है जहां आप उदास हैं अगर Cortana और सिरी जैसे डिजिटल सहायक आपके इंस्टाग्राम पर पहुंच सकते हैं। यदि सही तरीके से लागू किया जाता है, तो इस तरह के फॉलो-अप भी आत्महत्या को रोकने में मदद कर सकते हैं।

वाया टेकमुंडो।