這些人刷社群媒體，是為了研究使用者有沒有生病

據美國《科技時報》報導，有研究發現每天瀏覽社群媒體平台超過 3 小時的青少年，罹患焦慮和憂鬱症等心理疾病的風險比其他人高 60%。

類似研究還有不少，也許大多數人看到只是調侃「我已經是晚期了」，但對很多研究人員來說，社群媒體正在成為健康研究的重要平台。

前幾個月英國基爾大學發表關於自閉症兒童的行為研究，這篇論文的調研方式沒有採用訪談和問卷調查，而是用 YouTube 影片，透過人工智慧分析影片自閉症兒童的肢體運動。

（Source：arXiv.org）

據論文作者之一的 Bappaditya Mandal 教授介紹，研究團隊抓取 YouTube 影片建立資料庫，並重新剪輯進一步分析。研究採用追蹤癲癇病患者的演算法辨識，因為自閉症患者有較高的癲癇發病率。

這項研究旨在發現觸發自閉症發作的因素，以及身體哪些部位受到的影響最大，以幫助醫生更快診斷。過去這類評估往往需要一系列實驗室設備，或侵入性生物感測器才能做到。

不過這類以網路平台數據為研究樣本的研究，會涉及到隱私問題。Mandal 表示，這些用於研究的 YouTube 影片是由一些自閉症公益組織自閉症患者的父母上傳，且分析時不需辨識自閉症兒童的臉部，只要讓 AI 分析肢體語言。

這其實不是第一個透過影片研究自閉症的研究，美國 Cognoa 公司，就是透過影片分析檢測兒童自閉症的人工智慧平台，這也是美國食品藥品管理局（FDA）許可首個用於自閉症篩檢的 II 類診斷醫療設備公司，據悉準確率達 80%。

Cognoa 首席執行長 Brent Vaughan 認為，透過 AI 早期診斷可能改變自閉症患者的命運：

我們知道對行為健康狀況的早期和更準確的診斷，可為兒童及家庭創造不一樣的結果，這是深遠、未得到滿足的需求。

這類透過社群媒體和智慧手機等數位產品評估人們健康狀況的方式，叫做數位表型（digital phenotyping），已發展成新興的研究領域。

除了 YouTube，不少研究人員還利用 Facebook、Twitter 和 Instagram 等社群平台大量資訊，研究愛滋病、肥胖、帕金森等疾病，甚至對可能出現的自殺行為做體驗預測。

不久前 Facebook 就第一次嘗試從平台分享「人們如何談論自殺」的公共數據，讓專家機構和學術研究院發現 Facebook 和 Instagram 的不良資訊，然後進行研究，監督和干預用戶。之前 Facebook 就已透過 AI 發現可能想自殺的用戶。

美國加州心理健康新創公司 Mindstrong Health 開發了監測用戶手機使用習慣的平台，透過觀察用戶碰觸和點擊螢幕的行為，了解與憂鬱相關的情緒和記憶變化。

（Source：Mindstrong Health）

亞特蘭大還有一家數位醫療公司 Sharecare，提供一個 App 能分析用戶通話時的情緒，還能用「支配」和「喜愛」等詞彙敘述你和通話對象的關係。

儘管涉足這領域的科技公司越來越多，但還是很新的領域，很多研究還未到可臨床使用的階段。同時如果處在這種數據收集無孔不入的社交平台，又會否給人帶來更多壓力？就像研究新興衛生科技的法學教授 Frank Pasquale 所說：

我們就好像在學校，不斷被各種方式評分，現在為我們評分的是掌握大量個資的科技公司。

（本文由 愛范兒 授權轉載；首圖來源：pixabay）