臉書窺探你的內心！研究：常用3種顏色照片發文憂鬱症風險較高

王家瑜報導

2020/11/17 16:46

從一個人的表情和肢體動作，我們可以觀察出對方的心情和想法，而現在透過AI（人工智慧）技術，即使沒有面對面見到彼此，透過分析臉書等社群軟體的發文內容，同樣可以窺探一個人的心情，甚至預測未來疾病發作的風險，並提供即時且適當的協助。

推特人際互動少、字數少都是憂鬱發作因子

桃園療養院精神科主治醫師陳頌威指出，一項由美國哈佛大學進行的研究，調查204名個案在推特（Twitter）的27萬9951篇推文內容，並以機器學習方式形成人工智慧預測模型。研究結果發現，「發文語意分析結果快樂程度較低」、「每次推文字數較少」、「與他人溝通互動較少」是最能預測後來憂鬱症發作的因子。

另一項由美國賓州大學發表的研究指出，人們的臉書（Facebook）發文內容可用來預測之後的憂鬱症發作風險；他們以683名個案臉書發文做為研究素材，將發文字詞與字典資料庫比對解析，發現若個案發文較常提及憂鬱心情、孤獨、敵意、自我關注與反覆負面思考等主題，接下來3到6個月較可能出現憂鬱症發作。

研究者也留意到社群媒體照片的憂鬱症預測效果。哈佛大學一項針對Instagram（IG）的研究，調查166位使用者，以色彩分析、臉部偵測、與數據組件等工具從4萬3950張照片中統計萃取特徵，以機器學習方式分析照片特徵以形成人工智慧預測模型。

他們發現，日後診斷憂鬱症者與健康者相比，較傾向發佈藍色、灰色和深色照片、較常使用黑白濾鏡、收到較多評論、較少按讚數、發照頻率較高、更傾向發佈人臉特寫、且每張照片人數較少。

陳頌威認為，民眾可以運用這些研究得出的結論，留意周遭親友的社群媒體發文內容和照片特徵，如果對方覺得心情低落憂鬱，可適當表達關心與支持；也可透過回顧自己社交媒體貼文，自我覺察情緒狀態或持續時間，及早求助以預防憂鬱症。如症狀嚴重或持續2週以上，務必就醫。

◎ 圖片來源／達志影像/shutterstock提供

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