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Computer sagt Depression von Instagram-Nutzern voraus

t-online, rk

Aktualisiert am 09.08.2017Lesedauer: 1 Min.
Zeichnung Depression
Viele Menschen in unserer Gesellschaft leiden an Depression. Kann ein Computerprogramm auf Instagram Betroffene an Hand der Bilder erkennen? (Quelle: imago-images-bilder)
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Anhand von Instagram-Fotos kann Künstliche Intelligenz eine Depression mit höherer Genauigkeit feststellen und voraussagen als ein Allgemeinarzt – so lautet die These einiger Forscher. Erhalten Computernutzer bald eine medizinische Diagnose so selbstverständlich wie eine Virus-Warnung?

Dunklere Farben, mehr Blau und Grau, der Inkwell-Filter und tendenziell mehr Kommentare – Anhand dieser Kriterien von Instagram-Fotos kann ein lernfähiges Computerprogramm eine Depression voraussagen. Die Bilder von depressiven Menschen müssen nicht klar erkennbar traurig oder einsam sein, sie lassen sich dennoch objektiv von denen gesunder Nutzer unterscheiden.

Schwarz-Weiß-Foto eines Mannes vor stürmischer See
Es braucht gar nicht offensichtlich traurige Fotos, Künstliche Intelligenz nutzt Helligkeit, Sättigung und Farbe für die Diagnose. (Quelle: Luke MacGregor/Reuters-bilder)

In einer Studie mit 166 Teilnehmern erzielte das Computerprogramm eine Trefferquote von 70 Prozent wahrheitsgemäßer Diagnosen einer Depression. Das Modell wurde mittels maschinellem Lernen anhand von 44.000 Fotos der Teilnehmer entwickelt und analysiert Farbe, Beitragsfrequenz und -zeitpunk, Gesichtserkennung sowie Kommentare und Likes.

Depressive nutzen weniger Filter und blassere, dunklere Farben

Während gesunde Nutzer von Instagram Filter häufiger einsetzen und Bilder gern aufhellen (Valencia-Filter), kann der Einsatz des Schwarz-Weiß-Filters "Inkwell" ein Anzeichen für die Depression liefern. Auch eine höhere Frequenz von Posts und mehr Bilder mit Gesichtern, von denen pro Bild aber weniger dargestellt werden sind Merkmale der depressiven Studienteilnehmer.

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Von der Verbindung der Bildanalyse mit Textanalyse erhoffen sich die Forscher eine noch frühere Diagnose.

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