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社群頭貼可檢測是否有憂鬱症 哈佛研究:70%準確率

美國哈佛大學及佛蒙特大學研究人員發現,可從用戶上傳照片所使用的濾鏡、色彩飽和度等數值,初步判定用戶是否有憂鬱症傾向,準確率高達70%。(示意圖,《CNN》)

美國哈佛大學及佛蒙特大學研究人員發現,可從用戶上傳照片所使用的濾鏡、色彩飽和度等數值,初步判定用戶是否有憂鬱症傾向,準確率高達70%。(示意圖,《CNN》)

2016-09-16 11:39:43

〔即時新聞/綜合報導〕未來科學家將可根據用戶上傳至社群網站照片的色調、濾鏡等,簡易測定用戶是否有憂鬱症等心理疾病的潛在因子。

根據《CNN》報導,來自美國哈佛大學和佛蒙特大學的研究人員發現,可以透過分析照片的亮度、色彩及使用的濾鏡,辨識出憂鬱症等心理疾病的徵兆,準確率高達70%。未來可望透過這項檢定來對用戶進行心理疾病的初階檢測。

研究人員分析了166名Instagram的用戶、近1萬3千張照片,其中有部分用戶臨床上確診為憂鬱症患者,發現照片亮度低、飽和度低及常用暗色「黑、灰、藍」等濾鏡的用戶,多已確診為憂鬱症病患或有潛在的憂鬱症傾向。相反的,使用色彩較鮮艷豐富、飽和度高濾鏡的用戶,個性多較為開朗,也比較不容易罹患憂鬱症。

專門研究情緒與焦慮的賓州大學教授瑟斯(Michael Thase)表示,利用社群媒體來做初步心理健康篩檢是一個平易近人、花費極低的好方式。「只怕有心人士拿這些個人資訊去做分析,並從患有憂鬱症的用戶身上賺取金錢」瑟斯說道,「能避免以上情況的話,這研究結果絕對是好事。」

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