Die erste Frage, die bei dieser Technik beantwortet werden muss, ist, wie zuverlässig ein Computeralgorithmus den mentalen Zustand von Instagram-Nutzern vorhersagen kann. Forscher der Harvard University und der University of Vermont haben diesen Algorithmus aus bedeutenden Durchbrüchen entwickelt, die bei der Korrelation vonBildsubstanz zum mentalen Zustand.
"Unter Verwendung von Instagram-Daten von 166 Personen haben wir maschinelle Lerntools angewendet, um erfolgreich Marker für Depressionen zu identifizieren. Statistische Merkmale wurden rechnerisch aus 43.950 Instagram-Fotos von Teilnehmern extrahiert, unter Verwendung von Farbanalyse, Metadatenkomponenten und algorithmischer Gesichtserkennung. Die resultierenden Modelle übertrafen die Leistung von Hausärzten' durchschnittliche diagnostische Erfolgsrate bei Depressionen." ~ Cornell University[Bildquelle:
MIT-Technologieüberprüfung
]
Ein Team von 500 Mitarbeitern des Mechanical Turk-Dienstes von Amazon wurde verwendet, um Instagram-Konten durch Fragebögen und Umfragen zu analysieren, gemäß
Nach einigen Paarungen wurden 170 Arbeiter in der letzten Studie eingesetzt und 70 wurden basierend auf Standard-Diagnosepraktiken als depressiv befunden. Dann analysierten die Forscher Instagram-Posts von depressiven Personen, um Gemeinsamkeiten zu finden. Es gab viele Aspekte eines Fotos, das in derStudie analysierten die Forscher anhand des offensichtlichen Farbtons und des Themas die Anzahl der Gesichter auf Fotos, um den sozialen Aktivitätszustand eines Benutzers zu extrapolieren. Am Ende erhielten Fotos mit blauen, graueren und dunkleren Tönen sowie weniger Likes als die von gepostetenGesunde Personen erwiesen sich alle als Hauptindikatoren für die Depression eines Benutzers.SIEHE AUCH: Ein 10-Jähriger hat sich gerade in Instagram gehackt
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