इंस्टाग्राम पर आपके द्वारा पोस्ट की गई तस्वीरों में टेल्टेल विज़ुअल क्लूज़ हो सकते हैं जो भविष्यवाणी करने में मदद करते हैं यदि आप अवसाद से पीड़ित हैं, तो एक नए अध्ययन की रिपोर्ट।

कंप्यूटर सॉफ्टवेयर ने इन छिपे हुए संकेतों के लिए तस्वीरों को स्कैन करने के लिए डिज़ाइन किया है, जो 10 में से सात बार अवसादग्रस्त लोगों का सटीक निदान करता है, प्रमुख शोधकर्ता एंड्रयू रीस ने कहा। वह हार्वर्ड विश्वविद्यालय के मनोविज्ञान विभाग के साथ स्नातक छात्र हैं।

"हमारे अध्ययन में अवसादग्रस्त व्यक्तियों ने स्वस्थ प्रतिभागियों के पदों की तुलना में ब्लर, गहरे और मुस्कराहट वाली तस्वीरें पोस्ट कीं," रेसे ने कहा।


उन्होंने कहा, "अवसादग्रस्त लोगों ने इंस्टाग्राम के इंकवेल फिल्टर को पसंद करना शुरू कर दिया, जो एक रंगीन छवि को काले-सफेद रंग में बदल देता है, जबकि स्वस्थ प्रतिभागियों ने वेलेंसिया फ़िल्टर को प्राथमिकता दी, जो फ़ोटो को एक शानदार, शानदार स्वर देता है," उन्होंने कहा।

दूसरे शब्दों में, अवसाद से पीड़ित लोगों के लिए एक ऐसा फ़िल्टर चुनने की अधिक संभावना थी, जो उन सभी रंगों से बाहर निकल आए जिन्हें वे साझा करना चाहते थे, शोधकर्ताओं ने जांच की।

उदास लोगों द्वारा पोस्ट की गई तस्वीरों में कम चेहरे भी शामिल थे, संभवतः क्योंकि वे सामाजिक सहभागिता के बहुत सारे कार्यों में संलग्न होने की संभावना नहीं रखते हैं, रिपोर्ट में बताया गया है।


अध्ययनकर्ताओं के अनुसार कंप्यूटर प्रोग्राम की पहचान दर प्राथमिक देखभाल डॉक्टरों की तुलना में अधिक विश्वसनीय साबित हुई। पहले के अध्ययनों से पता चला है कि सामान्य चिकित्सक रोगियों में लगभग 42 प्रतिशत समय में अवसाद का सही निदान करते हैं।

"यह स्पष्ट है कि अवसाद का निदान करना आसान नहीं है, और हमारे द्वारा यहां लिया गया कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण, स्वास्थ्य देखभाल पेशेवरों के साथ प्रतिस्पर्धा करने के बजाय सहायता प्रदान कर सकता है, क्योंकि वे सटीक मानसिक स्वास्थ्य आकलन करना चाहते हैं।"

डॉ। इगोर गालिनकर ने कहा कि बरसों पहले हुए शोधों ने यह स्थापित किया है कि उदास लोग गहरे या गहरे रंगों को पसंद करते हैं। वह न्यूयॉर्क शहर में माउंट सिनाई बेथ इजरायल के मनोरोग विभाग में अनुसंधान के लिए एसोसिएट अध्यक्ष हैं।


"ऐसे कारण हैं कि अवसाद को नीला क्यों कहा जाता है, और लोग लाल को उग्रता से क्यों जोड़ते हैं, और लोग क्यों कहते हैं कि अवसाद एक काले या काले बादल की तरह है," गैलीन्कर ने कहा। "अवसाद के मरीज गहरे रंग के कपड़े पहनते हैं। वे आम तौर पर पूरी तरह से उज्ज्वल उत्तेजना से बचते हैं।"

यह देखते हुए, यह समझ में आता है कि इस तरह के दृश्य सुराग फेसबुक या इंस्टाग्राम, रीस और उनके सह-लेखक क्रिस डैनफोर्थ जैसी सोशल मीडिया साइटों पर पोस्ट किए गए फोटो में दिखाई देंगे। Danforth वरमोंट कॉलेज ऑफ इंजीनियरिंग और गणितीय विज्ञान विश्वविद्यालय में एक प्रोफेसर हैं।

अपने सिद्धांत का परीक्षण करने के लिए, Reece और Danforth ने 166 लोगों को अपने इंस्टाग्राम फीड और मानसिक स्वास्थ्य के इतिहास को साझा करने के लिए कहा। टीम ने इन स्वयंसेवकों से लगभग 44,000 तस्वीरें एकत्र कीं, साथ ही साथ व्यक्तिगत प्रश्नावली की प्रतिक्रियाओं से उनके अवसाद के स्तर का आकलन किया।

जांचकर्ताओं ने अवसाद के ज्ञात दृश्य संकेतों की तलाश के लिए प्रोग्राम किए गए सॉफ़्टवेयर का उपयोग करके फ़ोटो का मूल्यांकन किया।

"हम डिप्रेशन से जुड़े सूक्ष्म पैटर्न की तलाश कर रहे थे, और जो हम देख रहे थे, उसके बारे में आश्वस्त होने के लिए बहुत सारे डेटा के माध्यम से स्थानांतरण की आवश्यकता थी।" "मानव अभी भी कई हजारों डेटा बिंदुओं पर जानकारी का ट्रैक रखने में बहुत अच्छा नहीं है, इसलिए एक कम्प्यूटेशनल दृष्टिकोण वास्तव में स्केलेबल और कुशल विश्लेषण के लिए एकमात्र संभव विकल्प था।"

इंस्टाग्राम यूजर्स के डिप्रेशन का सही आकलन करने वाले प्रोग्राम का 70 प्रतिशत समय, निष्कर्षों से पता चलता है।

"हमारे परिणाम बताते हैं कि अवसाद का शाब्दिक अर्थ है कि लोग अपनी दुनिया को एक गहरे रंग के लेंस के माध्यम से देखते हैं," रीस ने कहा।

हालांकि, रीस ने चेतावनी दी कि कार्यक्रम को अभी भी बहुत अधिक ठीक ट्यूनिंग की आवश्यकता है।

"यह प्रारंभिक काम है, और इससे पहले कि हम सुरक्षित रूप से दावा कर सकें कि एक एल्गोरिथ्म वास्तव में इंस्टाग्राम पोस्ट्स में अवसाद के मार्करों की पहचान कर सकता है, इससे पहले इसे और अधिक अच्छी तरह से जांचा, परखा और दोहराया जाना चाहिए," रीस ने कहा।

गैलेनकर ने कहा कि अनुसंधान की इस लाइन के वास्तविक वादे आत्मघाती रोकथाम में हो सकते हैं।

"यह आत्महत्या की भविष्यवाणी करना लगभग असंभव है," गैलीन्कर ने कहा। "यदि मशीन सीखना यह अनुमान लगा सकता है कि संभावित आत्मघाती कौन है - वे जो कहते हैं उसके आधार पर, वे कौन से रंगों का उपयोग करते हैं - जो अविश्वसनीय रूप से महत्वपूर्ण होंगे।"

हालाँकि, अनुसंधान भी गोपनीयता के चारों ओर कांटेदार नैतिक सवालों को खोलता है।

अध्ययन के लिए शुरू में 500 से अधिक प्रतिभागियों को भर्ती किया गया था, शोधकर्ताओं ने उल्लेख किया, लेकिन कई लोग बाहर निकल गए क्योंकि वे अपने मोबाइल मीडिया डेटा को साझा करने के लिए सहमति नहीं देंगे।

"कौन डेटा तक पहुँचने जा रहा है? कौन डेटा स्कैन करने जा रहा है? इसका उपयोग कैसे किया जाएगा? ये वास्तव में बहुत मुश्किल सवाल हैं," गैलीन्कर ने समझाया। "कौन अध्ययन करने के लिए अनुमति देने जा रहा है जो माना जाता है कि निजी जानकारी है?"


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