วัดซึมเศร้าจากโลกโซเชียล

pexels-photo-24087-large

งานศึกษาหัวข้อ ‘ “Facebook Depression?” Social Networking Site Use and Depression in Older Adolescents’ เผยแพร่ในวารสารสุขภาพ Journal of Adolescent Health ในสหรัฐ ได้ข้อสรุปเอาใจคนติดเฟซบุ๊คว่าโซเชียลมีเดียยอดนิยมไม่ได้เป็นสาเหตุของภาวะซึมเศร้าในผู้ใหญ่

ขณะที่นักวิทยาศาสตร์ต้องหาคำตอบต่อไปว่าปัจจัยใดมีอิทธิพลต่อภาวะซึมเศร้า มีอีกงานศึกษาน่าสนใจที่สามารถช่วยผู้เชี่ยวชาญด้านสุขภาพจิตชี้วัดว่า ผู้ใช้งานอินสตาแกรมรายใดอาจตกอยู่ในภาวะซึมเศร้า

งานชิ้นนี้ ‘Instagram photos reveal predictive markers of depression’ นำทีมโดย แอนดรูว์ จี. รีซ นักวิทยาศาสตร์ข้อมูล (data scientist) นักศึกษาปริญญาเอก มหาวิทยาลัยฮาร์วาร์ด และทีมศึกษาร่วมจากมหาวิทยาลัยเวอร์มอนต์ ด้วยการเก็บข้อมูลแล้วนำมาประมวลผลเป็นแบบจำลอง โดยมีวัตถุประสงค์เพื่อตรวจจับสัญญาณที่บ่งว่าผู้ใช้อินสตาแกรมแอคเคาท์นั้นๆ มีภาวะซึมเศร้า ซึ่งพบอัตราความแม่นยำที่ได้จากแบบจำลองร้อยละ 70

ได้รับความร่วมมือจากผู้ใช้งานอินสตาแกรม 166 ราย มีจำนวนภาพทั้งสิ้น 43,950 ภาพ เมื่อนำข้อมูลที่ได้มาวิเคราะห์ พวกเขาพบปัจจัยที่เกี่ยวข้อง อาทิ การวิเคราะห์โทนสีภาพ ข้อความบรรยายภาพ (metadata) และอัลกอริธึมตรวจจับใบหน้า

ในเบื้องต้น ทีมศึกษาสร้างโมเดลที่สามารถแยกแยะความแตกต่างของภาพถ่ายเหล่านั้น ได้แก่ แบ่งตามฟิลเตอร์ที่ใช้ การแสดงสีหน้าในภาพ เพื่อดูภาพรวมและความคงเส้นคงวาของแอคเคาท์นั้นๆ ซึ่งผลการศึกษาที่ได้ ถือว่ามีอัตราความสำเร็จในการวินิจฉัยผู้ที่อยู่ในภาวะซึมเศร้าสูงกว่าผู้ให้คำปรึกษาด้านสุขภาพจิตเบื้องต้น

เพื่อให้ได้ผลที่แม่นยำ จำเป็นที่ผู้ใช้จะต้องโพสต์ภาพในอินสตาแกรมเป็นประจำ อาจจะ 2-3 วันต่อครั้ง ทีมงานระบุเพิ่มเติมในรายงานว่า หลังจากโซเชียลมีเดียกลายเป็นอีกกิจวัตรหนึ่งของคนเรา โมเดลตรวจจับภาวะซึมเศร้าของทีมจะกลายเป็นพิมพ์เขียวสุขภาพจิตของผู้ใช้ ซึ่งจะสามารถกลั่นกรองและชี้วัดภาวะซึมเศร้าได้อย่างแม่นยำขึ้นเรื่อยๆ

instagram-2

อาจดูเหมือน stereotype แต่นี่คือสิ่งที่ทีมศึกษาพบจริงๆ นั่นคือ ผู้ใช้ที่อยู่ในภาวะซึมเศร้ามักจะเลือกฟิลเตอร์ที่ออกไปในโทนเย็น เช่น ฟ้า-เทา หรือ ขาวดำ ขณะที่ผู้ใช้ที่มีความสุขจะเลือกฟิลเตอร์ทำให้ภาพดูสดใสและอบอุ่นกว่า แต่งานนี้ทีมยังไม่ได้ข้อสรุปสำหรับผู้ที่ไม่เสียเวลาเลือกใช้ฟิลเตอร์ใดๆ และติดแฮชแท็ก #nofilter

งานศึกษาจาก แอนดรูว์ จี. รีซ อีกชิ้นที่น่าสนใจไม่แพ้กันและเผยแพร่ไล่เลี่ยกันในช่วงเดือนสิงหาคม คือ ‘Forecasting the onset and course of mental illness with Twitter data’ หรือการวิเคราะห์ภาวะซึมเศร้าจากทวีตของผู้ใช้งานทวิตเตอร์ ซึ่งได้ข้อสรุปว่า แบบจำลองที่สร้างจากข้อมูลการทวีตที่ย้อนไปสืบค้นจากผู้ใช้ 204 ราย จำนวนเกือบ 280,000 ทวีต สามารถตรวจจับภาวะซึมเศร้าของผู้ใช้ก่อนหน้าที่พวกเขาจะตัดสินใจเข้ารับการปรึกษาจากผู้เชี่ยวชาญหลายเดือน

 


อ้างอิงจาก:
alternet.org
jahonline.org
arxiv.org

 

logo sponsor

 

Author

กองบรรณาธิการ
ทีมงานหลากวัยหลายรุ่น แต่ร่วมโต๊ะความคิด แลกเปลี่ยนบทสนทนา แชร์ความคิด นวดให้แน่น คนให้เข้ม เขย่าให้ตกผลึก ผลิตเนื้อหาออกมาในนามกองบรรณาธิการ WAY

เราใช้คุกกี้เพื่อพัฒนาประสิทธิภาพ และประสบการณ์ที่ดีในการใช้เว็บไซต์ของคุณ โดยการเข้าใช้งานเว็บไซต์นี้ถือว่าท่านได้อนุญาตให้เราใช้คุกกี้ตาม นโยบายความเป็นส่วนตัว

Privacy Preferences

คุณสามารถเลือกการตั้งค่าคุกกี้โดยเปิด/ปิด คุกกี้ในแต่ละประเภทได้ตามความต้องการ ยกเว้น คุกกี้ที่จำเป็น

ยอมรับทั้งหมด
Manage Consent Preferences
  • Always Active

บันทึกการตั้งค่า