आपकी डार्क इंस्टाग्राम तस्वीरें आपके मानसिक स्थिति के बारे में यह कह सकती हैं

इंस्टाग्राम यकीनन सबसे लोकप्रिय फोटो शेयरिंग ऐप ऑनलाइन है और लोगों के लिए अपनी ग्लैमरस ज़िन्दगी को दुनिया के साथ साझा करने का एक ज़रिया रहा है, लेकिन ईपीजे डेटा साइंस जर्नल में हाल ही में प्रकाशित एक अध्ययन के अनुसार, एक साझा छवि के रंगों को न्याय करने के लिए इस्तेमाल किया जा सकता है व्यक्ति का मानसिक स्वास्थ्य।

शोधकर्ताओं ने 166 लोगों के एक समूह का उपयोग किया, जिनमें से 71 को अवसाद का पता चला था और बाकी 'स्वस्थ नियंत्रण समूह' थे, जिनकी तुलना सामान्य व्यवहार के बेंच मार्क को खींचने के लिए भी की जाती थी।

रंग विश्लेषण, मेटाडेटा घटकों और एल्गोरिदम फेस डिटेक्शन का उपयोग करके कुल 43, 950 इंस्टाग्राम छवि पोस्ट का विश्लेषण किया गया।

“हमारे शोध में, हमने फोटोग्राफिक डेटा से उपयोगी मनोवैज्ञानिक संकेतकों को निकालने के लिए मशीन लर्निंग, इमेज प्रोसेसिंग और अन्य डेटा-वैज्ञानिक विषयों से कम्प्यूटेशनल विधियों का एक पहनावा शामिल किया। शोधकर्ताओं ने कहा कि हमारा लक्ष्य इंस्टाग्राम उपयोगकर्ताओं की पोस्ट की गई तस्वीरों में अवसाद के मार्करों की सफलतापूर्वक पहचान करना और भविष्यवाणी करना था।

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अध्ययन ने शोधकर्ताओं द्वारा सामने रखी गई तीन परिकल्पनाओं में से दो का समर्थन किया:

• अवसाद से ग्रसित व्यक्तियों द्वारा बनाए गए इंस्टाग्राम पोस्ट स्वस्थ नियंत्रण द्वारा बनाए गए पोस्ट से भरोसेमंद रूप से अलग हो सकते हैं, केवल पोस्ट की गई तस्वीरों और संबंधित मेटाडेटा से कम्प्यूटेशनल रूप से निकाले गए उपायों का उपयोग करते हैं।
• पहले नैदानिक ​​निदान की तारीख से पहले उदास व्यक्तियों द्वारा किए गए इंस्टाग्राम पोस्ट स्वस्थ नियंत्रण द्वारा किए गए पदों से मज़बूती से अलग किए जा सकते हैं।

“हमारे निष्कर्ष बताते हैं कि दृश्य सोशल मीडिया डेटा स्केलेबल, कम्प्यूटेशनल विधियों का उपयोग करके प्रभाव के विश्लेषण के लिए उत्तरदायी हैं। भविष्य के अनुसंधान के लिए एक एवेन्यू इंस्टाग्राम पोस्ट की टिप्पणियों, कैप्शन और टैग के पाठ विश्लेषण को एकीकृत कर सकता है, "शोधकर्ताओं ने निष्कर्ष निकाला।

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शोध पत्र के अनुसार, कार्यप्रणाली 70 प्रतिशत सटीकता वाले लोगों में अवसाद की पहचान करने में सक्षम थी, जो अवसाद का निदान करते समय डॉक्टरों की औसत 50 प्रतिशत सटीकता से अधिक है।

अनुसंधान अभी केवल अवधारणा का एक प्रमाण है और यह निश्चित रूप से नहीं कहा जा सकता है कि क्या यह बड़े पैमाने पर एक समान अनुप्रयोग हो सकता है। ईपीजे डेटा साइंस में विस्तार से अध्ययन देखें।