Científicos norteamericanos han descubierto un sistema de alerta temprana para detecta la depresión a través de las fotos en las redes sociales, ya que se vuelven más azules, grises y oscuras y muestran menos caras.

Estos investigadores han demostrado que, al igual que la gente puede mostrar su tristeza a través del lenguaje corporal y el comportamiento --profundos suspiros, hombros caídos--, la depresión también se revela en las imágenes de las redes sociales.

La nueva investigación, publicada en la revista 'EPJ Data Science', demuestra que los ordenadores, aplicando el aprendizaje automático, pueden detectar con éxito personas deprimidas a partir de pistas en sus fotos de Instagram. Según el estudio, la tasa de detección de las computadoras es un 70% más fiable que la tasa de éxito del 42% de médicos de medicina general que diagnostican la depresión en persona.

"El sistema apunta hacia un nuevo método para la detección precoz de la depresión y otras enfermedades mentales emergentes --dice Chris Danforth, un profesor de la Universidad de Vermont que codirigió el nuevo estudio con Andrew Reece, de la Universidad de Harvard--. Este algoritmo a veces puede detectar depresión antes de que se haga un diagnóstico clínico".

43.950 fotos de 166 personas

Los científicos pidieron a voluntarios, reclutados de Amazon Mechanical Turk, para compartir sus publicaciones en Instagram, así como su historia de salud mental. Recogieron 43.950 fotos de 166 personas. El estudio fue diseñado de manera que aproximadamente la mitad de los participantes informaron haber estado clínicamente deprimidos en los últimos tres años.

Luego analizaron estas fotos, utilizando las ideas de una investigación psicológica bien establecida, sobre las preferencias de las personas sobre brillo, color y sombreado. "El análisis de píxeles de las fotos en nuestro conjunto de datos reveló que los individuos deprimidos en nuestra muestra tendían a publicar fotos que eran, en promedio, más azules, más oscuras y más grises que las publicadas por individuos sanos", escriben Danforth y Reese en un 'blog' para acompañar su nuevo estudio.

También encontraron que los individuos saludables eligieron filtros fr Instagram, como 'Valencia', que dieron a sus fotos un tono más cálido y brillante. Entre las personas deprimidas el filtro más popular era 'Inkwell', y hacían las fotos en blanco y negro.

"En otras palabras, las personas que sufren de depresión tenían más probabilidades de favorecer un filtro que literalmente eliminaba todo el color de las imágenes que querían compartir", escriben los científicos.

Fotos con caras

Las caras en las fotos también resultaron una pista para proporcionar señales sobre la depresión. Los investigadores encontraron que las personas deprimidas eran más propensas que las personas sanas a publicar una foto con caras de personas, pero estas fotos tenían menos rostros en promedio que las de personas sanas.

"Menos caras pueden ser un indicador tangencial de que los usuarios deprimidos interactúan en entornos más pequeños", señalan Danforth y Reece, lo que corresponde a otras investigaciones que vinculan la depresión con la reducción de la interacción social, o podría ser que las personas deprimidas tomen muchos autorretratos. "Esta hipótesis del 'selfie triste' sigue sin ser probada", puntualizan.

El autor piensa que este tipo de aplicación puede ser muy prometedor para ayudar a las personas a principios de la aparición de la enfermedad mental, evitar diagnósticos falsos y ofrecer una nueva criba de menor costo para los servicios de salud mental, especialmente para aquellos que de otra manera no tendrían acceso a un experto cualificado, como un psiquiatra.

Este estudio aún no es una prueba diagnóstica, pero no por mucho tiempo --vaticina Danforth--, pero es una prueba del concepto de una nueva forma de ayudar a la gente".