Blau ist die Schwermut: Instagram verrät die Depression

Der Computer sei der bessere Arzt, jedenfalls wenn es um die Diagnostik von Depressionen geht. Das zumindest behauptet Dr. Andrew G. reece von der Abteilung für Psychologie der amerikanischen Harvard-Universität. Während Allgemeinmediziner mit ihrer Depressionsdiagnose häufig daneben lägen, berichtet er in der Fachzeitung EPJ Data Science, erkennen seine Computer die Mehrzahl der Klassifizierungen korrekt.

Dass der Psychologe glaubt, sich soweit aus dem Fenster lehnen zu können, hat mit einer Studie¹ zu tun, die er gerade unter Verwendung der Online-Plattform Instagram durchgeführt hat. Er ließ seine Apparate fast 44 000 Fotos von insgesamt 166 Versuchspersonen analysieren. Bei 71 Nutzern war zuvor eine Depression diagnostiziert worden. Von diesen untersuchten die Forscher auch Fotos, die vor der Diagnose ins Netz gestellt wurden. Alle Teilnehmer wurden mit einem Fragebogen auf Depressionen gescreent.

Die Farben, die Helligkeit der Bilder und die Zahl der Gesichter darauf, so seine Hoffnung, würden ihm verraten, wie es um das Gemüt des Account-Besitzers bestellt sei. Tatsächlich ließ sich feststellen, schreibt Dr. Reece, dass Menschen mit Depressionen blauere, dunklere und grauere Bilder posten. Gleichzeitig waren auf den Bildern weniger Gesichter als bei Gesunden zu sehen.

Immerhin: Allgemeinmediziner übersehen Erkrankte seltener

Kombiniert man diese Faktoren, können Computer daraus tatsächlich ein erstaunlich gutes Profil erstellen: Bei 70 % der Probanden lagen sie mit seiner Depressions-Diagnose richtig, Allgemeinmediziner erreichen laut einer Metaanalyse² eine Trefferquote von 47 %. Unter Verwendung der Bilder, welche die Nutzer vor ihrer Diagnose hochgeladen hatten, lag die Erfolgsrate der Computer bei 32 %. Immerhin: Allgemeinmediziner übersehen Erkrankte seltener

Wirklich verlässlich ist das allerdings noch nicht. Hinzu kommt: Vom Arzt wird der Metaanalyse zufolge nur jeder zehnte Depressionskranke übersehen. Die Maschine schnitt mit einer Falsch-negativ-Quote von rund 40 % deutlich schlechter ab.

Quelle:
1. Reece AG et al. EPJ Data Science 2017; 6: 15
2. Mitchell AJ et al. Lancet 2009; 374: 609-619