你发的照片是否暴露了你的抑郁情绪
摄影师Katie Joy用玻璃水瓶来呈现抑郁症患者的世界,当情绪失控时,就如同沉重的水瓶凭空向你砸下。
刚刚过去的世界心理健康日(10月10日)上,Kantar Health发布了《全球健康调查》(Global Health and Wellness Study )。报告显示,在美国,有28.4%的人经过自我检测后发现抑郁症状。在中国,这个数字是3.7%,相当于目前已确诊的抑郁症患者为3000万人左右,而这其中只有不到10%的人能得到专业的救助和治疗。
图片来源:KantarHealth《全球健康调查》
在如今节奏快、压力大的社会里,人们难免会遇到焦虑、抑郁等心理问题,由此引发的精神疾病数不胜数,抑郁症便是最普遍、最典型的一种。根据世界卫生组织发布的数据,全球有超过3亿人罹患抑郁症,占全球年患病率的11%,已经成为威胁人类健康的第四大疾病。
摄影师Harris Mizrahi通过拍摄陌生人来缓解自己的抑郁症状。
由于抑郁症的患病特征并不明显,更多的患者或许根本没有意识到自己患有抑郁症,以为只是自己一时的“矫情”,从而错过了求助和治疗的最佳时机,导致不可挽回的后果。
患抑郁症的摄影师Edward Honaker通过镜头呼吁人们关注和理解抑郁症。
而去年一项发表在EPJ数据科学杂志上的研究结果表明,社交网络上的照片不仅展示了我们的生活,更能反映出用户的心理健康状况,尤其对早期预判一个人是否有抑郁倾向有极大帮助,准确率高达70%。
如今,社交网络越来越成为当代年轻人分享生活、表达情绪的场所。
那么,这项研究是如何通过社交图片辨别抑郁倾向的?研究人员首先从Instagram中挑选了166名用户发布的43950张照片,这些用户包括了健康人、临床抑郁症患者以及患过抑郁症后康复的患者。在获取他们的照片样本后,研究人员分别用人工和电脑两种方式进行了分析。
据悉,Instagram的用户群体平均每天都会发布多达1个亿的新帖子。
人工组采取了评分制,每位志愿者随机选择照片库中的20张照片,根据每张照片给他们带来的感受打分,共有有趣、可爱、快乐和悲伤四个选项,评分区间为0-5分。每张照片至少由三位不同的志愿者评分,最后取平均值。为保证实验效果,参与评分的志愿者不知道这些照片来自Instagram,对拍摄者的心理健康状况更是一无所知。
电脑组则是借助专业软件分析了照片的清晰度、色彩饱和度、亮度,甚至通过面部识别系统检测了这些照片中人物出现的频率。
结果发现,患有抑郁症用户的照片大多呈现偏蓝、偏灰的颜色,亮度和饱和度较低,照片模糊或褪色。心理健康的用户则通常会发布色彩丰富、饱和度和清晰度更高的照片。
上图向我们展示了一张照片不同的HSV对比。HSV即色调(Hue)、饱和度(Saturation)和亮度(Value)。右边的照片显得更蓝、更灰、更暗,与健康用户的照片相比,患抑郁症用户发布照片的HSV值更类似于右图。
Andrew Reece, Christopher Danforth
同时,研究还发现抑郁症倾向与用户在社交图片中使用的滤镜也有极强的关联性。患有抑郁症的用户多喜欢用“Inkwell”和“Willow”等黑白滤镜,心理健康的用户则更喜欢“Valencia”“X-ProII”和“Hefe”等色调浓郁的暖色调滤镜。
抑郁症患者及健康人群发照片时各类滤镜使用情况(红色代表健康人群,蓝色代表抑郁人群)。
Andrew Reece, Christopher Danforth
健康用户和抑郁症患者用户使用的滤镜效果对比。
值得一提的是,通过比对人工组和电脑组的分析结果,研究人员发现人类对有趣、可爱、快乐和悲伤四个选项的打分和电脑测评的结果并没有绝对的相关性。换言之,即使在社交媒体中看到模糊、灰暗的照片,也并不一定会让人联想到负面消极情绪。看来,辨别抑郁远不止看看色调、比比亮度那么简单,我们很难仅凭肉眼去看朋友圈的照片就判定朋友是否患有抑郁症。
鲜艳的色彩往往让人联想到轻松、愉悦的情绪。图片来源:Unsplash.com
此外,该研究还得出了不少有趣的结论。比如,抑郁症患者发布的照片往往会得到更多的评论,而非抑郁用户发布的照片得到的点赞数更多;抑郁用户更喜欢发布含有人脸的照片,但单张照片中的人数远少于普通的健康人群。
90后瑞典摄影师 Gabriel Isak通过摄影表现抑郁症患者独特的世界。
这项研究向我们展示了如何利用社交平台进行心理健康的初步检测。这种方法不仅操作简便、成本低廉,并且更有助于关注到那些存在心理问题的年轻人。据统计,美国每5万名学生就中有21.9%会出现抑郁症状,而真正的抑郁症患者却只有不到一半被确诊。虽然它距离精确预测还有一段距离,但对普通人来说已经足够意义重大:多一种预测方式,就多一点让患者获得及时治疗的机会。
编辑 | 孔斯琪
部分摘编自公众号“槽值”:
《你朋友圈发的照片,早就暴露了你的抑郁倾向》
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