Селфи-видео поможет диагностировать заболевания пользователей соцсетей
Сотрудники Университета Рочестера разработали уникальное компьютерное приложение, которое анализирует селфи-видео, опубликованные пользователями социальных сетей.
Благодаря новой программе в фоновом режиме можно будет оценить состояние здоровья человека без использования дополнительных данных.
Приложение отслеживает активность пользователя в социальной сети, анализируя его самочувствие без дополнительной информации или сенсоров.
Разработчики компьютерной программы утверждают, что она отличается простотой и точностью. С ее помощью эксперты могут определять частоту сердцебиения только по изменению цвета лба человека на видео.
Приложение также способно точно рассчитать частоту, с которой человек моргает, каков радиус его зрачков и как часто человек двигает головой.
Помимо физических показателей, программа тщательно анализирует содержание публикаций пользователя в социальных сетях, скорость, с которой он прокручивает страницы, частоту нажатия на кнопки.
Собранная информация позволяет диагностировать физические и психические нарушения.
В ходе эксперимента, организованного для проверки функций приложения, специалисты попросили 27 добровольцев отреагировать на сообщения, которые были посланы им в социальной сети.
Каждое сообщение составлялось таким образом, чтобы человек испытал определенные эмоции.
Оказалось, что компьютерная программа может делать точные выводы, фиксируя позитивные, негативные или нейтральные сообщения пользователей.
В будущем приложение будет усовершенствовано для распознавания конкретных эмоций человека, определяя состояние грусти, радости, гнева, безразличия.
Напомним, что ранее специалисты обнаружили у любителей селфи склонность к психическим расстройствам.
Исследование, проведенное в Университете Огайо, показало, что мужчины, которые выкладывают в социальных сетях слишком много селфи, склонны к антисоциальному поведению.
Данный эксперимент проводился при участии 800 мужчин в возрасте от 18 до 40 лет. Добровольцы отвечали на вопросы о том, как часто они выкладывают фотографии в социальных сетях. Им также предложили заполнить анкеты, которые позволяли оценить, насколько участники исследования склонны к антисоциальному поведению.
Приложение отслеживает активность пользователя в социальной сети, анализируя его самочувствие без дополнительной информации или сенсоров.
Разработчики компьютерной программы утверждают, что она отличается простотой и точностью. С ее помощью эксперты могут определять частоту сердцебиения только по изменению цвета лба человека на видео.
Приложение также способно точно рассчитать частоту, с которой человек моргает, каков радиус его зрачков и как часто человек двигает головой.
Помимо физических показателей, программа тщательно анализирует содержание публикаций пользователя в социальных сетях, скорость, с которой он прокручивает страницы, частоту нажатия на кнопки.
Собранная информация позволяет диагностировать физические и психические нарушения.
В ходе эксперимента, организованного для проверки функций приложения, специалисты попросили 27 добровольцев отреагировать на сообщения, которые были посланы им в социальной сети.
Каждое сообщение составлялось таким образом, чтобы человек испытал определенные эмоции.
Оказалось, что компьютерная программа может делать точные выводы, фиксируя позитивные, негативные или нейтральные сообщения пользователей.
В будущем приложение будет усовершенствовано для распознавания конкретных эмоций человека, определяя состояние грусти, радости, гнева, безразличия.
Напомним, что ранее специалисты обнаружили у любителей селфи склонность к психическим расстройствам.
Исследование, проведенное в Университете Огайо, показало, что мужчины, которые выкладывают в социальных сетях слишком много селфи, склонны к антисоциальному поведению.
Данный эксперимент проводился при участии 800 мужчин в возрасте от 18 до 40 лет. Добровольцы отвечали на вопросы о том, как часто они выкладывают фотографии в социальных сетях. Им также предложили заполнить анкеты, которые позволяли оценить, насколько участники исследования склонны к антисоциальному поведению.