Eso suscita la fascinante posibilidad de poder diagnosticar la depresión en masa al analizar las fotos que la gente publica en redes sociales como Instagram. Pero, ¿cómo de fiable sería este enfoque?
Hoy recibimos una respuesta gracias al trabajo del investigador de la Universidad de Harvard en Cambridge (EEUU) Andrew Reede y del de la Universidad de Vermont en Burlington (EEUU) Chris Danforth. Ambos han encontrado una importante correlación entre los colores de las fotos publicadas en Instagram y la salud mental de los usuarios. La correlación es tan fuerte que los investigadores sugieren que podría ser empleada para realizar una detección temprana de enfermedades mentales.
Los investigadores empezaron por contratar a unos 500 trabajadores del servicio Mechanical Turk de Amazon que también tienen cuentas de Instagram. Pidieron a estos turkeros (como popularmente se conoce a estos empleados) que completaran una serie de encuestas, incluida una encuesta clínica estándar centrada en la depresión. Entonces les invitaron a compartir sus actualizaciones de Instagram con el estudio.
Unos 170 turkeros accedieron, de los cuales alrededor del 70% estaban clínicamente deprimidos. La encuesta incluía varias preguntas adicionales sobre su condición, como la fecha original del diagnóstico.
Las descargas de Instagram generaron una base de datos de más de 400.000 fotos que el equipo analizó, de nuevo mediante el crowdsourcing con un grupo distinto de turkeros. De cada usuario sano, los investigadores escogieron las 100 fotos más recientes. En el caso de los usuarios con depresión, se seleccionaron las 100 últimas fotos previas al diagnóstico.
Los voluntarios debían juzgar lo interesante, agradable, alegre y triste que les parecía cada foto en una escala de cero a cinco.
Los investigadores también evaluaron las fotografías con el uso de medidas objetivas como la tonalidad, saturación de color y el contraste medio. Esto demuestra lo viva que es una foto, por ejemplo, y si parece gris o apagada.
También contaron el número de personas presentes en cada imagen con software de detección de caras, bajo la suposición de que las caras representan un buen indicador de la actividad social del individuo. Y evaluaron la reacción de la comunidad de Instagram a cada imagen al contar el número de "me gusta" y comentarios.
Armados con estos datos, los investigadores emplearon un algoritmo de aprendizaje automático para encontrar correlaciones entre la depresión y las propiedades de las imágenes.
Encontraron que los individuos deprimidos tienden a publicar imágenes más azuladas, grises y oscuras y que reciben menos "me gusta" que las fotos publicadas por individuos sanos.
Instagram ofrece una amplia gama de filtros que proporcionan determinado caracter y ambientación a las imágenes. Los individuos deprimidos tenían un claro favorito. "Cuando los participantes deprimidos emplearon filtros, favorecieron de forma muy desproporcionada el filtro Inkwell (tintero, en inglés), que convierte las fotografías de color en imágenes en blanco y negro", escriben Reece y Danforth. En cambio, los individuos sanos prefirieron un filtro Valencia que ilumina las fotos.
El análisis de datos también produjo algunas observaciones curiosas. Las fotos clasificadas como alegres o tristes sólo guardaban una débil correlación con la depresión. Los individuos deprimidos también tenían más probabilidades de publicar fotos con caras, pero esas fotos tendían a incluir menos caras por foto.
Exactamente por qué sucede esto no está claro, pero Reece y Danforth tienen una teoría. Señalan que las personas deprimidas tienden a emplear un lenguaje más egocéntrico, y puede que esta tendencia sea extensible a las imágenes también. "De ser así, podría ser que la abundancia de fotos con un recuento bajo de caras publicadas por usuarios deprimidos se deba en realidad a que son autorretratos", sugieren los investigadores, aunque añaden que esta hipótesis de los "selfies tristes" aún no se ha probado.
Una pregunta interesante es cuán bien identifica el algoritmo a los individuos deprimidos mediante las imágenes que publican en Instagram. Así que los investigadores analizaron las imágenes publicadas por 100 individuos y encontraron que el algoritmo identificó correctamente el 70% de los usuarios diagnosticados con depresión. Es una cifra significativamente más alta que la eficacia de los médicos de cabecera a la hora de identificar individuos deprimidos.
"Estos hallazgos apoyan la idea de que hay importantes cambios en la psicología individual que se transmiten a través de las redes sociales y por tanto, pueden ser identificados mediante métodos computacionales", escriben los investigadores.
Y eso proporciona esperanzas de que las enfermedades mentales puedan ser correctamente detectadas con antelación, lo que permitiría unas intervenciones más eficaces.
Ref: arxiv.org/abs/1608.03282: Instagram Photos Reveal Predictive Markers of Depression