RECIENTES: Asesinan a candidato del PRD por alcaldía de Ocampo, Michoacán    Exhorta Congreso de la Unión a retirar apoyo bilateral a Estados Unidos    Piden al Cabildo de Pánuco tomar protesta a la regidora quinta suplente    Propuestas son insuficientes si el partido no realiza promoción ciudadana del voto: Pepe Yunes    Realiza OPLE primer simulacro de cómputos distritales y segundo PREP para jornada electoral    Pantera Negra y Stranger Things arrasan en los MTV Movie Awards    Declaran Emergencia en Jalacingo por inundaciones     Anuncia MAYM cierre de campaña en macroplaza del Malecón de Veracruz    Riqueza de la Biósfera contrasta con tanta pobreza, afirma Manuel Rosendo Pelayo    Adultos y Niños resultan heridos, tras accidente vial sobre la Autopista Amozoc-Perote    Ricardo Anaya se reúne en Xalapa con militancia y candidatos    Ejecutan a un hombre en un bar de Minatitlán, Veracruz    Votos para Margarita Zavala serán nulos, confirma INE    Instagram presenta servicio de video rival de YouTube    El calor juega a favor de México: entrenador de Corea del Sur    PROAGRO volverá a pagar mil 500 pesos a campesinos: Manuel Rosendo Pelayo    Plantean otorgamiento de bono económico a maestros, al finalizar ciclo escolar    Inician los trabajos del Congreso sobre Globalización, Federalismo y Vida Local    Vuelca tráiler sobre autopista México-Córdoba    OPLE e INE crean comisión ante posibles errores en paquetes    

Científicos hallan método para detectar la depresión a través de las redes sociales

Formato 7 Vie, 18 de Ago 2017 2:19 PM ciencia
Las personas deprimidas publican más imágenes de tonalidades oscuras.
img

Un grupo de investigadores de la Universidad de Vermont ha descubierto un sistema de alerta temprana que detecta la depresión a través de las fotos publicadas en las redes sociales.

Según su critero, las imágenes se vuelven más azules, grises y oscuras y muestran menos caras.

La nueva investigación, publicada en la revista EPJ Data Science, demuestra que los ordenadores, aplicando el aprendizaje automático, pueden detectar con éxito personas deprimidas a partir de pistas en sus fotos de Instagram.

La tasa de detección de los ordenadores es un 70% más confiable que la tasa de éxito del 42% de médicos de medicina general que diagnostican la depresión en persona.

Según el codirector de la investigación Chris Danforth, el hallazgo “apunta hacia un nuevo método para la detección precoz de la depresión y otras enfermedades mentales emergentes”.

Danforth señala que, además, el algoritmo “puede detectar depresión antes de que se haga un diagnóstico clínico”.

Análisis de 43.950 imágenes de 166 personas

Los científicos pidieron al grupo de voluntarios, reclutados a través de Amazon Mechanical Turk, que compartieran sus publicaciones en Instagram y su historia de salud mental.

Para ello ecogieron 43.950 fotografías de 166 personas. Aproximadamente la mitad de los participantes informaron haber estado clínicamente deprimidos en los últimos tres años.

Después de recabar el material, analizaron las fotografías utilizando los parámetros de una investigación psicológica establecida sobre las preferencias de las personas sobre brillo, color y sombreado.

“El análisis de píxeles de las fotos en nuestro conjunto de datos reveló que los individuos deprimidos en nuestra muestra tendían a publicar fotos que eran, en promedio, más azules, más oscuras y más grises que las publicadas por individuos sanos”, escriben Danforth y Reese.

Además detectaron que los individuos saludables eligieron filtros de Instagram que daban a sus imágenes un tono más cálido y brillante. Entre las personas deprimidas el filtro más popular fue ‘Inkwell’, y hacían las fotos en blanco y negro.

Según los científicos, “las personas que sufren de depresión tenían más probabilidades de favorecer un filtro que literalmente eliminaba todo el color de las imágenes que querían compartir”.

Las personas sanas retratan más los rostros

Las caras en las fotografías también proporcionan señales sobre la depresión. En este sentido, los investigadores han descubierto que las personas deprimidas son más propensas que las personas sanas a publicar una foto con caras de personas, pero estas fotos tenían menos rostros en promedio que las de personas sanas.

“Puede ser un indicador tangencial de que los usuarios deprimidos interactúan en entornos más pequeños”, señalan Danforth y Reese. En cuanto a la “hipotésis del ‘selfie triste’ “, los investigadores creen que “sigue sin estar probada”.

El estudio también muestra que el modelo de computadora es capaz de detectar signos de depresión antes de que la persona sea diagnosticada. “Esto podría ayudarle a llegar a un médico antes”, dice Danforth.

La inteligencia artificial encontrará señales de la enfermedad mental

A medida que el mundo del aprendizaje mecánico y la inteligencia artificial se expande en muchas áreas de la vida, hay profundas cuestiones éticas y preocupaciones por la privacidad.

Según el profesor, “tenemos mucho que pensar sobre la ética de las máquinas. Tanto se codifica en nuestra huella digital, que la inteligencia artificial será capaz de encontrar señales, especialmente para algo como la enfermedad mental”.

El autor piensa que este tipo de aplicaciones puede ser muy prometedora para ayudar a las personas a principios de la aparición de la enfermedad mental, evitar diagnósticos falsos y ofrecer una nueva criba de menor costo para los servicios de salud mental, especialmente para aquellos que de otra manera no tendrían acceso a un experto cualificado, como un psiquiatra.

Aunque el estudio aún no es una prueba diagnóstica, Danforth vaticina que se trata de “una prueba del concepto de una nueva forma de ayudar a la gente”.


Etiquetas:

   través

   redes

   sociales

   depresión

   detectar

   hallan

   método

   científicos




COMPARTIR EN REDES SOCIALES:
compartir en facebook compartir en google+ compartir en twitter compartir en pinterest compartir en likedin

Entradas Similares

Voz del Ciudadano

CIUDADANO
ENVÍA TU MENSAJE O DENUNCIA

Últimos Post's

MEME AL DÍA

#MemeDialDía
img

Archivos en el Blog