最近はAIにできないことはほとんどないようです。車の運転、音楽検索の改善、写真のレタッチ、視覚障害者向けのナレーションなど、AIはAIにできることがほとんどありません。そして今や、機械学習はあなたのInstagramのフィードから、あなたが臨床的にうつ病かどうかを判断できるほどです…
本日発表された研究では、166人のInstagramフィードを分析し、いわゆる臨床的うつ病のマーカーを探しました。研究の著者らは、AIシステムによる評価は、うつ病の診断において一般開業医よりも優れた精度を示したと主張しています。
参加者のInstagram写真43,950枚から、色分析、メタデータ要素、アルゴリズムによる顔検出を用いて統計的特徴を計算的に抽出しました。得られたモデルは、一般開業医によるうつ病の診断成功率（補助なし）の平均を上回りました。この結果は、うつ病患者が初めて診断される前の投稿に分析を限定した場合でも維持されました。
AIシステムは、写真の色（ユーザーがフィルターを適用したかどうかも含む）から投稿頻度まで、さまざまな要素を調べました。
気分、色、精神的健康を関連付けた研究では、健康な人は暗く灰色がかった色をネガティブな気分と認識し、一般的に明るく鮮やかな色を好むことが示されています[ 16 , 17 , 18 , 19 ]。対照的に、うつ病の人は暗く灰色がかった色を好むことが分かりました[…]
うつ病は社会活動の低下と強く関連している[ 20 , 21 ]。Instagramは個人的な経験を共有する手段として利用されているため、人物が写っている投稿写真はユーザーの社会生活の一側面を捉えている可能性があると推測するのは妥当である。この前提に基づき、我々は顔検出アルゴリズムを用いてInstagramの投稿を分析し、各写真における人物の顔の存在と数を調べた。また、コミュニティのエンゲージメントの指標として、各投稿に寄せられたコメントと「いいね！」の数をカウントし、ユーザーエンゲージメントの指標として投稿頻度を用いた。
興味深いことに、エンゲージメントの測定により、「いいね！」の減少とコメントの増加はどちらもうつ病の兆候であることがわかりました。
AppleはAI研究に深く関わっており、Siriはその成果を初めて明確に体現したと言えるでしょう。極度の秘密主義が優秀なAI研究者の採用を妨げていると思われていましたが、方針転換により、AppleのAIチームは昨年末から研究成果を発表できるようになりました。最初の論文は画像学習に関するものでした。
今週、ついにAppleがInstagramに参加した。
TNW経由
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