Instagramのフィルターでわかる、鬱判断アルゴリズム

    Instagramのフィルターでわかる、鬱判断アルゴリズム

    そのフィルター、鬱かもよ。

    SNS、ソーシャルネットワーキングサービス。これのおかげで、他人のライフスタイルや日々の気分なんかを(本音か建前かは別ですが)手軽に知ることができるようになりました。さらに、最近の研究で、SNSを通じてもっといろいろなことがわかるように。例えば、鬱かどうかInstagramの画像を見るだけで判断できるんだとか…。

    ハーバード大学のAndrew Reeceさんとバーモント大学のChris Danforthさんは、共著論文にて、人々の投稿するInstagramの画像には、色の使い方と精神状態の相関性が見られると指摘します。鬱状態にあるユーザーの投稿画像は、精神が健康な人よりも、暗い色が使われていることが多いというのです。トップにある2つのフィルター違いの画像ならば、左は健康、右は鬱気味の人に見られるフィルターの選択というわけ。ちなみに、このグレーのフィルターは「Inkwell」。論文内でも、鬱状態の被験者の多くはInkwellフィルターを好んで使っていたとハッキリ書かれています。反対に、写真を明るくするフィルター「Valencia」は、非鬱状態の人に好まれるフィルターとのこと。

    論文では、AmazonのMechanical Turkサービスを使って、Instagramアカウントを持つ約170人を調査しました。被験者には、鬱に関する調査を含むさまざまな質問を行ないました。また、それぞれの人のアカウントから100枚の画像を選び、それらを面白い/幸せ/悲しいと5段階で評価してもらいました。これらの写真は、あらかじめ色調や彩度、明度、いいねの数、写っている人の数などで分類されています。

    調査の結果、青っぽく、彩度と明度を落とした画像が、鬱のサインであることが判明。また、鬱状態の人と、そうではない人によってフィルターの使い方に違いがあることもわかりました。鬱気味の人は、そもそもフィルターを使わない人も多いんですって。

    鬱判断アルゴリズムで、100人の投稿画像をチェックしたところ、70%の精度で鬱状態の判断に成功。鬱よりも健康と判断された人のほうが多かった&精度70%ですから、完璧なアルゴリズムとは言えませんが、セラピストや医者が面と向かって質問したところで、100%鬱状態を判断できるわけではないとすれば、まぁ上等と言えるのではないでしょうか。

    論文では、「今回の調査は、心理学でソーシャルメディアを利用するという大きな変化がおきつつあること、そして、それをコンピューターを用いて定義できるということをサポートする結果になった」とも書かれており、研究そのもののやり方の変化にも触れられています。

    source: MIT Technology Review

    Carli Velocci - Gizmodo US[原文

    (そうこ)