D'après une nouvelle étude, vos posts Instagram pourraient indiquer si vous souffrez de dépression. La découverte pourrait permettre de mieux diagnostiquer les troubles mentaux.

Que vous vous en rendiez compte ou non, vous laissez des indices sur les réseaux sociaux quant à l’état de votre santé mentale. Une nouvelle étude, publiée aujourd’hui, suggère que les images, les mots, et même les emojis pourrait indiquer l’humeur et de l’état d’esprit des utilisateurs.

Cela peut paraître évident, surtout si l’on parle de messages explicitement émotionnels, mais les informations relatives à votre santé mentale peuvent aussi être contenues dans le message le plus basique. C’est pour cette raison qu’un nouveau champ de recherche est en train d’essayer de comprendre comment détecter et interpréter ces signaux.

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Dans le cadre d’une nouvelle étude, publiée par EPJ Data Science, deux chercheurs ont étudié les comptes Instagram de 166 volontaires. Par le biais du machine learning, les scientifiques ont ensuite analysé 43 950 images dans le but d’identifier et de prédire des signes de dépression. En comparant leurs résultats avec le diagnostic individuel des participants, les chercheurs se sont rendu compte que leur modèle était, en moyenne, capable de mieux diagnostiquer la dépression que les médecins.

Pour faire simple, cela veut dire qu’un compte Instagram pourrait révéler si oui ou non, vous êtes en état de dépression. Un algorithme, qui reste à inventer, pourrait donc hypothétiquement faire un meilleur diagnostic qu’un psychanalyste.

"Les médecins connaissent moins bien nos vies que nos mobiles" 

"Les médecins connaissent moins bien nos vies que nos mobiles," explique Chris Danforth, le co-auteur de l’étude et professeur de Mathématiques à l’Université du Vermont. "Nos portables connaissent des choses sur nous-mêmes que nous ne connaissons pas."

Lors de leur recherche, les deux scientifiques ont analysé la couleur, les filtres, les visages et les commentaires des posts Instagram. Les conclusions de l’étude montrent que les photos postées par des personnes dépressives sont souvent plus sombres, grises et bleue que la moyenne.

Ces utilisateurs ont également tendance à moins utiliser de filtres Instagram et se reportent sur le Inkwell (en noir et blanc) lorsqu’ils en utilisent un. Les participants non dépressifs ont, à l’inverse, tendance à utiliser le filtre «Valencia », qui éclairci l’image. Autre résultat intéressant, les posts de personnes dépressives ont tendance à recevoir plus de commentaires.

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A gauche, une image postée par une personne en bonne santé. L'image de droite correspond à une personne dépressive.
EPJ DATA SCIENCE

Recherche limitée

Il y a tout de même quelques limites aux découvertes fascinantes de cette étude. D’abord les volontaires ont été recrutés via Amazon Mechanical Turk, un marché en ligne qui met en relation des freelances avec des entreprises. Après avoir appris que la recherche demandait un accès à leur compte Instagram, près de la moitié des volontaires ont décidé d’abandonner. Cela veut dire que la petite taille de l’échantillon ne permet pas de généraliser les résultats à une population plus large.

Mais pour Chris Danforth, on pourrait imaginer un futur dans lequel des gens téléchargent une application mobile qui analyse leurs réseaux sociaux pour chercher des signes de détresse psychologique ou émotionnelle. Un message automatique pourrait ensuite être envoyé à leur médecin traitant.

Il faudra encore de nombreuses années de recherches pour atteindre ce résultat. Cette idée pose aussi des questions relatives à la vie privée. Autre question importante, quelle sécurité pour une app qui analyserait les réseaux sociaux dans un contexte lié à la santé mentale ?

Alors oui, peut-être que ce n’est pas le futur que vous vous imaginiez lorsque vous avez posté votre première photo sur Instagram, mais s’il fonctionne, cet algorithme pourrait changer pour toujours la façon dont nous détections, et traitons les maladies mentales.

– Adapté par Fabien Jannic-Cherbonnel. Retrouvez la version originale sur Mashable.

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