चाहे आप ब्लैक-एंड-व्हाईट तस्वीरें पोस्ट करना पसंद करते हैं या ऐसे फिल्टर जोड़ना पसंद करते हैं जो रंगों को पॉप बनाते हैं, आपका इंस्टाग्राम अकाउंट आपके मानसिक स्वास्थ्य के बारे में सुराग दे सकता है, एक नया अध्ययन करता है। और आर्टिफिशियल इंटेलिजेंस उन सुरागों को लेने में विशेष रूप से अच्छा हो सकता है।
मशीन लर्निंग का उपयोग करते हुए, कंप्यूटर यह पता लगाने में सक्षम थे कि लोगों को उनके इंस्टाग्राम तस्वीरों के आधार पर अवसाद था, अध्ययन के अनुसार, और कंप्यूटर ने यादृच्छिक रूप से चयनित स्वयंसेवकों की तुलना में बेहतर काम किया।
"यह डिप्रेशन की शुरुआती जांच के लिए एक नई विधि की ओर इशारा करता है," सह-प्रमुख अध्ययन लेखक क्रिस्टोफर डैनफोर्थ ने वरमोंट विश्वविद्यालय में गणितीय, प्राकृतिक और तकनीकी विज्ञान के एक प्रोफेसर ने एक बयान में कहा।
अध्ययन में, शोधकर्ताओं ने 160 से अधिक स्वयंसेवकों के इंस्टाग्राम फीड को देखा, जो एक ऑनलाइन क्राउडसोर्सिंग प्लेटफॉर्म अमेज़ॅन के मैकेनिकल तुर्क से भर्ती किया गया था। स्वयंसेवकों ने शोधकर्ताओं को अवसाद के पिछले निदान के बारे में जानकारी प्रदान की और एक व्यक्ति के अवसाद के स्तर का आकलन करने के लिए डिज़ाइन किए गए प्रश्नावली का जवाब दिया।
अध्ययन में लगभग आधे लोगों को पिछले तीन वर्षों में अवसाद का पता चला था।
जब शोधकर्ताओं ने लगभग 44,000 छवियों का विश्लेषण किया, तो उन्होंने पाया कि जिन उपयोगकर्ताओं के अवसाद का निदान था, उन पोस्टों में बिना किसी शर्त के उपयोगकर्ताओं की तुलना में ब्लर, ग्रायर और गहरे रंग के होने की संभावना थी। एक फोटो फिल्टर का उपयोग करना अवसाद के साथ व्यक्तियों में कम आम था जो इसके बिना उन लोगों में से निदान करता है। लेकिन जब एक अवसाद निदान वाले व्यक्तियों ने फिल्टर का उपयोग किया, तो कई ने अपने पोस्ट से सभी रंग को फ़िल्टर करने को प्राथमिकता दी, जैसे कि "इंकवेल"। दरअसल, कुछ फोटो में बताया गया है कि शोधकर्ताओं ने पहचान की "व्यवहार पर अवसाद के प्रभावों के बारे में आम धारणाओं से मेल खाता है," लेखकों ने कहा। उदाहरण के लिए, पिछले शोध ने सुझाव दिया है कि अवसाद गहरा, धुंधला और एक रंग के रंगों के लिए एक प्राथमिकता से जुड़ा हुआ है।
अध्ययन में इंस्टाग्राम उपयोगकर्ता जिनके कोई अवसाद का निदान नहीं किया गया था, दूसरी ओर, "वालेंसिया" जैसे पसंदीदा फिल्टर थे जिन्होंने तस्वीरों को हल्का किया।
अवसाद के निदान वाले लोग भी उन लोगों के साथ फोटो पोस्ट करने की अधिक संभावना रखते थे, लेकिन अन्य उपयोगकर्ताओं की तुलना में, पोस्ट में प्रति व्यक्ति कम लोग थे, जो शोधकर्ताओं ने पाया।
एआई बनाम मानव
अध्ययन के पहले हिस्से में एकत्र की गई Instagram फ़ोटो और मानसिक स्वास्थ्य इतिहास का उपयोग करते हुए, शोधकर्ताओं ने मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम के खिलाफ स्वयंसेवकों के एक अलग समूह को यह देखने के लिए तैयार किया कि क्या मानव या एआई ने अवसाद के आधार पर व्यक्तियों की पहचान करने का बेहतर काम किया है उनके इंस्टाग्राम पोस्ट।
स्वयंसेवकों के नए समूह को उन उपयोगकर्ताओं द्वारा पोस्ट की गई अंतिम 100 तस्वीरों को रेट करने के लिए कहा गया था, जिन उपयोगकर्ताओं को पहली बार स्थिति का पता चला था। इसके अलावा, स्वयंसेवकों को अवसाद के निदान के बिना लोगों के समूह से तस्वीरों को रेट करने के लिए कहा गया था - इस मामले में, उन उपयोगकर्ताओं की सबसे हालिया 100 तस्वीरें।
अध्ययन के अनुसार, प्रत्येक फोटो 0 से 5 के पैमाने पर लग रहा था कि कैसे दिलचस्प, दिलकश, खुश और उदास लगने के आधार पर स्वयंसेवकों ने फ़ोटो का मूल्यांकन किया। प्रत्येक फ़ोटो को कम से कम तीन अलग-अलग लोगों ने रेट किया।
शोधकर्ताओं ने पाया कि स्वयंसेवक अवसाद के साथ उपयोगकर्ताओं के बीच अंतर कर सकते हैं और जो बिना किसी शर्त के, एक हद तक। अवसाद के निदान वाले व्यक्तियों द्वारा पोस्ट की गई तस्वीरों को अधिक दुखद के रूप में मूल्यांकन किया जा सकता है और बिना उन उपयोगकर्ताओं की तुलना में कम खुश हैं।
लेकिन मशीन-लर्निंग एल्गोरिदम ने एक बेहतर काम किया, अध्ययन के अनुसार। कंप्यूटर 70 प्रतिशत समय अवसादग्रस्त व्यक्तियों की सही पहचान करने में सक्षम था।
"स्पष्ट रूप से, आप अपने दोस्तों को कंप्यूटर से बेहतर जानते हैं, लेकिन हो सकता है कि आप एक व्यक्ति के रूप में, जो Instagram के माध्यम से लापरवाही से फ़्लिप कर रहा हो, अवसाद का पता लगाने में उतना ही अच्छा हो जितना आप सोचते हैं," डैनफर्थ ने कहा।
शोधकर्ताओं ने ध्यान दिया कि अध्ययन की सीमाएं थीं। उदाहरण के लिए, शोधकर्ताओं ने कहा कि उन्होंने अवसाद की एक व्यापक परिभाषा का उपयोग किया, और विशिष्ट प्रकार के अवसाद को देखकर विभिन्न परिणाम हो सकते हैं।
इसके अलावा, मानसिक स्वास्थ्य स्थितियों का निदान करने के लिए इस प्रकार की तकनीक का उपयोग करने से पहले बहुत अधिक शोध की आवश्यकता है। "यह अध्ययन अभी तक एक नैदानिक परीक्षण नहीं है, लंबे शॉट द्वारा नहीं। लेकिन यह लोगों की मदद करने के लिए एक नए तरीके की अवधारणा का प्रमाण है," डैनफोर्थ ने कहा।
