號脈朋友圈 把控快樂心

寧檬絲

上網已成為人們生活中不可或缺的一部分，而更不可或缺的是，發朋友圈（社交媒體）已融入人們的生活中。因此，從一個人朋友圈的足跡，心理學家就能看出這個人基本的心理狀態。你想試試嗎？

照片的訴說

美國心理學家對流行于全球的幾大社交媒體進行了統計，對上面發布的信息進行了分析，包括表情符號、標簽、引文、照片等，然后就像醫生號脈一樣，從中確實能看出人們普遍的心理狀態。

比如照片的色系，在全球最大的照片分享應用Instagram上，研究人員發現患有抑郁癥的人，他們所分享照片的顏色，會包含更多的藍、灰和深色系，并且出現人臉的次數會更少；更喜歡將彩色照片轉換成黑白，或加上黑白濾鏡而發布出來；被喜愛（點贊）的次數減少，但被評論的次數卻增加。

所以通過這些特征的數據分析，研究人員最后診斷出，在接受調查的所有4萬多名用戶里，70%患有抑郁癥。

文字的訴說

除了照片，心情文字、事件描述在社交媒體中也占據大量篇幅。傳統的精神病診斷中，語言一直是衡量心理健康的標志之一，比如東拉西扯、不連貫的話語增多，第一人稱單數與抑郁代詞的使用增多，往往都預示出現了精神分裂癥的傾向。

抑郁癥傾向的信息，一般包括消極詞匯的使用增加，如“不”“從不”“監獄”“謀殺”等，同時還伴隨有積極詞匯的使用減少，如“快樂”“海灘”“風景”等。通過進一步的研究，研究人員從近28萬條推文中提取出更多諸如此類的信息，包括情緒、背景之類，最終通過建立計算模型診斷出抑郁癥用戶。結果準確率很高，在每10位預測中有9位是正確的。

早期預警系統

除了抑郁癥，綜合圖片與文字，對這些數據進行深入挖掘以及利用機器學習而進行的智能分析，研究人員還從中成功追蹤并預測了一次流感的爆發。這為困擾美國社會的一個大問題——自殺，提供了一種解決前景，即從社交媒體數據中，像預測抑郁癥一樣去預測自殺想法、傾向，乃至行為。

如果成功，這將標志心理健康發展的一個轉向。也因此在心理學家眼里，如今活躍的網絡社交媒體實際上成為了（個體）心理疾病的一種早期預警系統。

研究人員所預警的第一件事，就是青少年群體的不快樂越來越多。研究人員對美國100萬名青少年進行了調查，發現上網時間跟他們的抑郁情緒、不快樂呈正比，比如每天上網超過5小時的青少年，與那些上網不到1小時的相比，有兩倍的不快樂。

但根本不使用社交媒體的青少年并不是最快樂的，真正最快樂的人是那些適當使用社交媒體的人，他們通常每天使用社交媒體的時間在1小時左右。

古語“過猶不及”就明確表明，過和不及都不好，只有適度才是最好的。如果你想要更多快樂，就用手機處理完必要之事，然后放下它去做別的事。