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作為擁有 7 億月活用戶的 Instagram，平臺上的用戶每天為其貢獻近 1 億新帖，近期其新用戶吸納率更是直接超過了 Twitter、YouTube、LinkedIn 甚至 Facebook 。Instagram 除了給大家提供分享生活的平臺之外，也逐漸成為各大高校和機構用于研究的重要樣本。

據外媒 The Verge 12 日報道，*新一項研究表明，抑郁癥患者在社交平臺上更傾向于分享更多照片，使用更少濾鏡，而分享的照片顏色更偏深色和灰色。據本周發表在 EPJ Data Science 雜志上的一項研究結果表明，Instagram 和其他社交平臺網站可用來篩查人類精神疾病。

雖然以前也有做過此類研究，但用戶的推文或在 Facebook 上的更新更多只能指向其是否處于低落、郁悶的狀態。而這項*新研究，并不是挖掘社交平臺上的數據，而是借助了計算機視覺和機器學習的方法。該項研究由哈佛大學和佛蒙特大學共同主導，他們以 166 位 Instagram 用戶為研究樣本，共分析了他們分享在平臺上的 43,950 張照片，其中 71 張涉及患有抑郁癥病史。

圖片來源：EPI Data Science Paper

據研究人員發表在 EPJ Data Science 上的論文顯示，他們使用了機器學習工具成功識別出抑郁癥的標志，并使用顏色分析、元數據組件和面部檢測算法，從 43,950 張 Instagram 照片中計算提取統計特征，而每張照片的色調、亮度以及使用的濾鏡都是其重要的分析維度。

研究結果表明，患有抑郁傾向的用戶更傾向于發布更多照片，且顏色多為藍色、灰色和深色；其次，他們使用的濾鏡也更少；當他們使用一個濾鏡時，通常傾向于選擇“Inkwell”，即為“黑白”效果。而精神健康的用戶則更喜歡用“Valencia”濾鏡，這樣可以使照片色彩變得更為明亮。另外，患有抑郁傾向的用戶也更喜歡發布人臉特寫照片，但與健康的用戶相比，其分享的每張照片出現的人臉數量更少。這可能表明，抑郁癥患者更喜歡在小范圍的社交環境中和人交往。

同時，研究結果還表明，在利用機器學習分析了這些照片得到的模型之后，所得模型的表現優于普通醫師診斷抑郁癥的平均成功率。

值得注意的是，該項研究顯然不適用于所有 Instagram 用戶。雖然研究人員研究了數千張的照片，但畢竟只來自相對較少的用戶。同時，這些參與研究的志愿者還必須滿足一定的條件，如，他們在 Instagram 上有一定的活躍度，愿意分享他們整個 Instagram 的發布歷史，以及他們是否有抑郁癥的診斷證明等等。該項研究還基于用戶對標準臨床抑郁癥調查的回應而將其進行分類。

不過，據這項研究的結論來看，其研究過程中使用的技術將很有可能成為數字化社會用于早期篩查和檢測精神疾病的新途徑。