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La elección de filtro en Instagram podría indicar el estado de nuestra salud mental

Las personas deprimidas tienden a publicar fotos que son más azules, oscuras y grises que las publicadas por individuos que no están deprimidos. Es sólo una de las conclusiones de un estudio sobre la relación entre Instagram y el perfil de sus usuarios.

Investigadores de las Universidades de Vermont y Harvard, EEUU, han desarrollado un algoritmo informático que puede determinar si una persona está deprimida, escaneando las fotos de su perfil de Instagram.

El profesor Chris Danforth, de la Universidad de Vermont, y el coautor Andrew Reece, de la Universidad de Harvard, dijeron: "El análisis de píxeles de las fotos reveló que las personas deprimidas tendían a publicar fotos que eran, de promedio, más azules, oscuras y grises que las publicadas por individuos que no estaban deprimidos".

Filtros como 'valencia', que dan tonos cálidos y brillantes a las imágenes, son los más empleados por los usuarios que no pasan por una depresión. Por otro lado, las personas deprimidas son más propensas a utilizar filtros como 'inkwell', que dan un tono blanco y negro a las fotos.

En el estudio colaboraron 166 personas que compartieron su historial de Instagram y su historial de salud mental. Alrededor de la mitad de los participantes habían estado alguna vez deprimidos en los últimos tres años. En total se examinaron 43.950 fotos.

Otro de los indicadores era el número de veces que aparecía una cara en las fotos. En las fotos de los usuarios deprimidos aparecían menos caras. Los investigadores dicen que podría vincularse a otro estudio que asocia la depresión con una menor interacción social.

El profesor Danforth cree que este algoritmo podría allanar el camino a un nuevo método para detectar la depresión. "Esto apunta hacia un nuevo método para la detección temprana de la depresión y otras enfermedades mentales emergentes", dijo el científico.

El sistema desarrollado por los investigadores mostró una tasa de detección de la depresión de un 70%, por encima de la tasa de los médicos de cabecera, de un 42%.

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