Los
dueños de teléfonos inteligentes andan por la vida tomando fotos y
compartiéndolas en Instagram a su gusto; algunos lo hacen diario, otros sólo
cuando las imágenes o el evento valen la pena. Ahora resulta que esas fotos
también son sujetas de análisis automático para formar parte de ese gran universo
llamado Big Data.
En
un estudio hecho por Andrew G. Reece y Christopher M. Danford, de la
Universidad de Harvard y de la de Vermont, respectivamente, utilizó los datos
de 166 cuentas individuales de Instagram, de las cuales habían alrededor de 70
personas diagnosticadas con depresión; entonces crearon un motor que aprendió a
identificar marcas de depresión.
Se
extrajeron rasgos estadísticos de 43,950 imágenes de las cuentas de Instagram
de los participantes en el estudio, utilizando análisis de color, componentes
de los metadatos de las fotos y detección facial con algoritmos.
Los
resultados sorprendieron a los investigadores por los niveles de éxito que
tuvieron a la hora de detectar la depresión de los usuarios. Las conclusiones
se mantuvieron incluso cuando las imágenes se compartieron antes de que el
usuario fuera diagnosticado médicamente con depresión.
El
motor de análisis demostró que las fotografías compartidas por personas con
depresión eras más azules, grises y oscuras. Las etiquetas puestas por humanos
con alguna emoción como “feliz”, “triste” tenían menos probabilidad de detectar
la depresión y no estaban correlacionadas con los resultados generados por la
computadora.
Se
dieron cuenta, por ejemplo, que las personas más sanas mentalmente prefieren
filtros como Valencia, que le dan luz a la imagen; las personas depresivas usan
más filtros en blanco y negro, o los que oscurecen, como Perpetua.
Lo
importante de estos resultados y de este estudio es que abre las puertas para
la detección temprana de enfermedades mentales, a través de este tipo de
motores analizando lo que postea la gente.