jeudi , 17 août 2017

Vos photos Instagram peuvent indiquer des signes de dépression

Une recherche estime qu’un algorithme prédictif, comme le Machine Learning, permet d’indiquer si vous souffrez de dépression en vous basant sur vos photos Instagram.


Vos photos Instagram peuvent indiquer des signes de dépression
Un algorithme pour détecter des signes de dépression dans les photos Instagram. La photo de droite prédomine vers le bleu, une faible saturation et luminosité comparé à la photo de gauche - Crédit : Chris Danforth
Quand vous vous sentez dépressif, alors cela se voit sur vos photos sur Instagram. Des photos de personnes dépressives sont plus grises et sombres et il y a moins de visages. En d’autres termes, de la même manière que les gens peuvent signaler leur tristesse par le langage et le comportement corporels tels que des soupirs et des épaules abattus, la dépression se révèle également dans des images des réseaux sociaux comme Instagram.

C’est la conclusion de nouvelles recherches montrant que le Machine Learning peut détecter des personnes dépressives à partir d’indices dans leurs photos Instagram. Le taux de détection de 70 % de l’ordinateur est plus fiable que le taux de 42 % des médecins généralistes qui diagnostiquent la dépression. Cela suggère une nouvelle méthode pour le dépistage précoce de la dépression et d’autres maladies mentales émergentes selon Chris Danforth, professeur à l’Université du Vermont qui a dirigé la nouvelle étude avec Andrew Reece de l’Université de Harvard. Cet algorithme peut parfois détecter la dépression avant qu’un diagnostic clinique ne soit effectué. Les résultats sont publiés la revue EPJ Data Science.

Des filtres émotionnels

Les scientifiques ont demandé à des bénévoles, recrutés chez Mechanical Turk d’Amazon, de partager leur feed Instagram ainsi que leur historique de santé mentale. Chez 166 personnes, les chercheurs ont recueilli 43 950 photos. L’étude a été conçue de sorte que près de la moitié des participants aient été déclarés cliniquement dépressifs au cours des 3 dernières années.

Ensuite, ils ont analysé ces photos, en utilisant les connaissances de la recherche psychologique, sur les préférences des gens pour la luminosité, la couleur et l’ombre. En moyenne, l’analyse par pixel des photos dans notre ensemble de données a révélé que les individus déprimés dans notre échantillon avaient tendance à publier des photos qui étaient plus bleues, plus foncées et plus noires que celles publiées par des individus en bonne santé. Ils ont également constaté que les personnes en bonne santé choisissaient les filtres Instagram, comme Valencia, qui donnaient à leurs photos un ton plus chaud et plus brillant. Parmi les personnes déprimées, le filtre le plus populaire était Inkwell qui permet de mettre la photo en noir et blanc.

Un graphe qui montre la différence des filtres Instagram utilisé par les personnes dépressives/déprimées par rapport aux personnes en bonne santé - Crédit : Chris Danforth/EPJ Data Science

Un graphe qui montre la différence des filtres Instagram utilisé par les personnes dépressives/déprimées par rapport aux personnes en bonne santé – Crédit : Chris Danforth/EPJ Data Science

En d’autres termes, les personnes souffrant de dépression étaient plus susceptibles de favoriser un filtre qui drainait littéralement toutes les couleurs des images qu’ils voulaient partager selon les chercheurs. Les visages sur les photos ont également révélé des signaux sur la dépression. Les chercheurs ont constaté que les personnes déprimées étaient plus susceptibles de publier une photo avec les visages des personnes. Mais ces photos avaient moins de visages en moyenne que les flux d’Instagram des personnes en bonne santé. Des photos avec moins de visages peuvent être un indicateur que les utilisateurs déprimés interagissent dans des environnements plus restreints selon Danforth et Reece. Et cela correspond à d’autres recherches associant la dépression à une interaction sociale réduite ou il se pourrait que les personnes déprimées prennent de nombreux autoportraits. Nous n’avons pas testé cette hypothèse de « Selfie Triste » dans notre étude.

Une aide algorithmique

Dans le cadre de la nouvelle étude, Danforth et Reece ont fait en sorte que les volontaires tentent de distinguer les photos d’Instagram publiées par les personnes déprimées par rapport à celles en bonne santé. Les humains le peuvent, mais pas aussi efficacement que le modèle informatique statistique et les notations humaines avaient peu ou pas de corrélation avec les caractéristiques des photos détectées par l’ordinateur. De toute évidence, vous connaissez vos amis mieux qu’un ordinateur selon Chris Danforth, professeur au Département de mathématiques et statistiques de l’UVM et co-directeur du Computational Story Lab de l’université. Mais même en tant qu’ami, vous ne serez pas capable de détecter une personne déprimée en se basant sur ses photos Instagram par rapport à un algorithme.

Une recherche estime qu'un algorithme prédictif, comme le Machine Learning, permet d'indiquer si vous souffrez de dépression en vous basant sur vos photos Instagram.

On sait que la moitié des médecins généralistes se trompent dans leur diagnostic de la dépression, alors on peut dire que cet algorithme prédictif est plus efficace. La nouvelle étude montre également que le modèle informatique a pu détecter les signes de dépression avant la date de diagnostic d’une personne. Cela permettrait à une personne d’aller consulter plus rapidement un médecin selon Danforth. Ou imaginez que vous pouvez aller chez le médecin et que vous appuyez sur un bouton pour qu’un algorithme lise l’historique de vos médias sociaux dans le cadre de l’examen.

À mesure que le monde de l’apprentissage automatique se développe dans de nombreux domaines, il existe des questions éthiques profondes et des problèmes de confidentialité. Nous avons beaucoup de réflexion à faire sur la moralité des machines selon Danforth. Tout est encodé dans notre empreinte numérique. Une intelligence artificielle pourrait trouver des signaux pour des choses comme une maladie mentale. Le chercheur pense que ce type d’application peut être très prometteur pour aider les personnes au début de la maladie mentale, pour éviter les faux diagnostics et pour offrir un dépistage moins coûteux pour les services de santé mentale, notamment ceux qui pourraient ne pas avoir accès à un psychiatre. Cette étude n’est pas encore un test de diagnostic selon Danforth, mais c’est une preuve à l’appui d’une nouvelle façon d’aider les gens.

Source : EPJ Data Science (http://dx.doi.org/10.1140/epjds/s13688-017-0110-z)

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A propos de Jacqueline Charpentier

mm
Ayant fait une formation en chimie, il est normal que je me sois retrouvée dans une entreprise d'emballage. Désormais, je publie sur des médias, des blogs et des magazines pour vulgariser l'actualité scientifique et celle de la santé.

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