Le foto su Instagram come indizio di depressione?

Lark, Juno, Valencia, Hefe o Inkwell? Scegliere un filtro su Instagram non è solo questione di gusto. Secono uno studio depositato su ArXiv la scelta delle immagini da postare, filtri aggiunti inclusi, rifletterebbe lo stato di salute mentale degli utenti. Tanto che un algoritmo sarebbe in grado di identificare in buona parte con successo le persone che soffrono di depressione.

A suggerirlo è l’analisi di Andrew Reece della Harvard University di Cambridge (Massachusetts) e Chris Danforth della University of Vermont, interessati a capire se davvero le preferenze per colori e luci scure fosse, come suggerito dall’intuito e dal senso comune, associate a umori più neri di quelli richiamati da immagini a colori vivi e luminose. Per farlo i ricercatori hanno chiesto a un gruppo di lavoratori di Amazon Mechanical Turk di compilare una serie di questionari, inclusi alcuni relativi alla valutazione dello stato depressivo, e analizzando poi le foto condivise su Instagram per alcuni di loro, 170 di cui 70 con diagnosi di depressione. A questi i ricercatori hanno chiesto anche la data in cui avevano ricevuto la diagnosi.

Gli scienziati hanno quindi cercato di capire se esistesse qualche correlazione tra il tipo di immagini postate e lo stato mentale delle persone, scegliendo di analizzare le ultime 100 foto per i soggetti sani e le 100 postate prima della diagnosi per chi soffriva di depressione, affidandosi a un diverso set di turkers (lavoratori di Amazon Mechanical Turk). A questi veniva chiesto di valutare, in una scala da 0 a 5, quanto interessante, piacevole, felici o tristi sembravano le singole foto. Accanto al giudizio personale dei turkers i ricercatori hanno provato a valutare oggettivamente le foto, misurando parametri come tonalità, saturazione e contrasto per avere una stima di quanto uno scatto risultasse vivido, come riferisce Technology Review. Infine sono state considerati anche il numero di like e di facce presenti nelle foto (considerando questo una sorta di misura dell’ attività sociale dei vari utenti). Mettendo insieme tutti i dati raccolti i ricercatori hanno tentato di invidivuare infine correlazioni tra tipologia di immagini e stati depressivi, utilizzando strumenti di machine learning.

Analizzando i risultati i ricercatori hanno osservato che le persone depresse tendevano a postare foto grigie e scure, preferendo filtri come Inkwell (per il bianco e nero). E tendenzialmente ricevevano meno like rispetto a chi non soffriva di depressione, che invece mostrava di preferire filtri come Valencia (che tende ad aggiungere luce alla foto). Una correlazione relativamente forte, considerando che l’algortimo usato dai ricercatori era in grado di identificare il 70% delle persone depresse a partire dalle foto, meglio di quanto riuscissero a fare i medici di medicina generale. Anche il giudizio personale dei truker non era un buon indicatore, funzionando solo come debole predittore dello stato di depressione degli utenti. Tutto questo, concludono i ricercatori, suggerisce come i segni di depressione possano trapelare tramite i social e che i metodi computazionali potrebbero essere un sistema di aiuto per identificarli.

Via: Wired.it

Anna Lisa Bonfranceschi

Giornalista scientifica, a Galileo Giornale di Scienza dal 2010. È laureata in Biologia Molecolare e Cellulare e oggi collabora principalmente con Wired e La Repubblica.

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