如果告诉你，只要分析一下你朋友圈中发过的照片，就能初步判断你是否是抑郁症患者，而且它的准确率或许还要比医生初诊高，你相不相信呢？
哈佛大学心理与计算科学专业的博士生安德鲁61里斯与佛蒙特大学的数据科学教授克里斯福特61丹福斯通过实验发现，人们发布在社交媒体上的照片与发布者的心理健康状态存在密切的联系。通过对朋友圈发布图片的分析甚至可以预测发布者是否为抑郁症患者。他们将此研究结果发布在了《欧洲物理杂志61数据科学》（EPJ Data Science）上。
里斯实验
里斯与丹福斯的研究从风靡海外的一款社交平台ins入手，他们从Mturk上招募参与者，通过标准化的抑郁量表（CES-D）筛选抑郁症参与者（这些人不仅要符合抑郁量表的诊断标准，还需在过去几年内被确诊为抑郁症），以此保证他们确实是抑郁症人群。另外还招募了健康的志愿者作为对照。通过这种方式，实验最终确定了166名参与者，其中包括71名抑郁症参与者、95名健康参与者。
里斯与丹福斯通过分析参与者近期发布的照片，研究其照片所蕴藏的信息：包括色调、饱和度、明度、照片所反映的社会活动信息以及照片中的面孔个数。
实验结果显示，抑郁症患者偏爱发布色彩偏蓝并且又灰又暗的照片。 针对此结果，里斯表示，这个结果与过去的研究结论较为一致，以往的临床心理学研究发现，“健康者更喜欢鲜艳的颜色，而抑郁者则更喜欢偏灰、偏暗的颜色。”
抑郁症患者更喜欢发布如右侧这样的照片；与左侧的图相比，右侧图色调更高（偏蓝），饱和度更低（偏灰），明度更小（偏暗）。
同时，抑郁者的社会活动频率也会有所下降。 实验发现，抑郁者所发布的照片，平均获得的点赞数都要少于对照组。虽然抑郁者更喜欢上传带面孔的照片，但他们所发布照片中的面孔数却比较少，照片多是独照或者仅有两个人的合照，这可能间接说明了抑郁者的社交圈子比较窄。
一个比较有意思的发现是，使用哪款滤镜也是一个有效的预测指标。从整体上看，抑郁者更少使用滤镜。但一旦使用滤镜，则他们更青睐黑白款或褪色系滤镜，排名前三位的滤镜分别是Inkwell、Crema和Willow，其中Inkwell与Willow都是将照片“咔擦”变成黑白色。对照组则有着与之完全不同的滤镜偏好，他们更喜欢饱和度高、偏暖的滤镜，比如Valencia、X-Pro II、Hefe等等。
第一排是原图；第二排是抑郁症参与者最喜欢用的三款滤镜，依次是nkwell、Crema、Willow；第三排是对照组最喜欢用的三款滤镜，依次是Valencia、X-Pro II、Hefe
里斯模型研究法存在的局限性：
如何提高抑郁症正确诊断率，是精神卫生界面临的共同问题。2009年，全科医生（并非精神专科医生）对抑郁症的正确诊断率只有42%。而运用机器学习算法，里斯对他们模型的预测能力进行了估测。当要求“识别”抑郁者时，模型的正确率达到了70%。
虽然在预测准确性上，模型似乎要优于全科医生，但需要注意的是，模型也出现了不少次“错报”（实为健康人，却报告为抑郁症患者）与“漏报”（实为抑郁症患者，却报告为健康人）的结果。
除此之外，这项研究在参与者选取上也存在一定局限。首先，实验排除了在抑郁量表CES-D上得分超过22分（满分60分）的参与者，也即参与者中不包括从中度到重度的抑郁症人群。其次，在最初的参与者中，有43%的人拒绝了继续参加实验，最后纳入分析的数据，都是来源于那些愿意分享自己照片的人，而这部分人可能存在独特的心理特征，对结果产生干扰。因此，这项研究中的预测模型在多大程度上适合推广到一般人群中，仍然是一个疑问。
不过，里斯认为他们的技术可以作为一种新方法，用以对抑郁症进行早期筛查，以辅助正式诊断，特别是用于那些尚未建立心理咨询体系以及相关支持较少的国家，以此来帮助更多的人。
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