依存症から不安、いじめに至るまで、テクノロジーとソーシャルメディアは、悪影響を与えるために時々ひどい評判になるしかし、同じツールを困っている人を助けるために活用することもできます。
などの大規模な介入プログラム危機テキスト行が増加しています。 CTL を使用すると、訓練を受けたカウンセラーが簡単なテキスト メッセージを通じて、危機に陥った人々を 24 時間 365 日 (無料で) サポートできるだけでなく、世界最大の健康データ セットの 1 つとなり、危機の傾向をリアルタイムで確認できるようになりました。 。
小規模な調査も増加傾向にあり、Instagram はユーザーの精神的健康に何が起こっているかを把握する最新のサービスです。
研究によると先週出版されたEPJデータサイエンスジャーナルで、ハーバード大学とバーモント大学の研究者は、人気のソーシャルメディアサイトに投稿された写真からうつ病のマーカーを特定できるかどうかを疑問視しました。
機械学習や画像処理などのさまざまな計算手法を使用して、166 人の研究参加者（過去の臨床診断に基づいて「健康」または「うつ病」と特定された）が投稿した約 44,000 枚の写真を検討した結果、彼らの答えは「はい」でした。
機械はユーザーのアクティビティ、写真に寄せられた「いいね」やコメントの数、写真内の顔の数を分析しました。興味深いことに、うつ病の人はより高い頻度で投稿を共有し、それらの投稿はコメントの割合が高い一方で、「いいね！」の数は少なかった。彼らの写真には確かに顔が写っていましたが、健康な参加者よりも顔の数が少なかったです。
研究者らはまた、写真の色相、彩度、明度、フィルターが使用されたかどうか（およびフィルターの種類）も分析しました。うつ病の人が投稿した写真は、ピクセルごとに青く、暗く、灰色になる傾向がありました。そして、健康な参加者よりもフィルターが適用される可能性が低かった。うつ病の参加者がフィルターを使用する場合、カラー写真を白黒に変換することを好みました。
おそらくさらに興味深いのは、研究者らがすでに正式な診断を受けている人のうつ病を確認できただけでなく、そのデータから診断前にうつ病を予測できたことだ。
とのインタビューで、ニューヨークタイムズ研究者らは、サンプルの規模が小さく、うつ病の過去の臨床診断を共有する意欲のある現役インスタグラマーのグループを非常に特別に集めたものの、「結果は彼らの技術の可能性をより物語っている」と明言した。
