昨天这样一则新闻登上了微博热搜，据美国《科技时报》报道，有研究发现每天浏览社交媒体平台超 3 小时的青少年，患上焦虑和抑郁症等心理疾病的风险要比其他人高出 60%。
类似的研究还有不少，对于这些新闻也许大多数人调侃一句「我已经是晚期了」就算了，但对于很多科研人员来说，社交媒体正在成为健康研究的重要平台。
前几个月英国基尔大学发表了一项关于自闭症儿童的行为研究，这篇论文的调研方式没有采用访谈和问卷调查，而是用了 YouTube 的视频，研究人员通过人工智能分析视频中自闭症儿童的肢体运动。
据论文作者之一的 Bappaditya Mandal 教授介绍，研究团队抓取 YouTube 视频建立数据库，并重新剪辑进行进一步分析，研究采用了以追踪癫痫病患者的算法来进行识别，因为自闭症患者有着较高的癫痫发病率。
这项研究旨在发现触发自闭症发作的因素，以及跟身体哪些部位收到的影响最大，以帮助医生更快地进行诊断，过去这类评估往往需要需要一系列实验室设备或者侵入性生物传感器才能做到。
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不过这类以网络平台数据为研究样本的研究，还会涉及到隐私问题。Mandal 表示这些用于研究的 YouTube 视频是由自闭症公益组织一些自闭症患者的父母上传，而且分析过程中不需要识别自闭症儿童的面部，只需要让 AI 分析他们的肢体语言。
这其实不是第一个通过视频来研究自闭症的研究，美国一家叫做的 Cognoa 公司就是通过视频分析检测儿童自闭症的人工智能平台，这也是美国食品药品管理局（FDA）监管许可的首个用于自闭症筛查的 II 类诊断医疗设备的公司，据悉准确率达到 80%。
Cognoa 首席执行官 Brent Vaughan 认为通过 AI 早期诊断可能改变自闭症患者的命运；
我们知道对于行为健康状况的早期和更准确的诊断，可以为儿童及其家庭创造一个不一样的结果，这是一个深远的、未得到满足的需求。
这类通过社交媒体和智能手机等数字产品来评估人们健康状况的方式，叫做数字表型（digital phenotyping），已经发展成为一个新兴的研究领域。
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除了 YouTube，不少研究人员还在利用 Facebook、Twitter 和 Instagram 等社交平台上的海量信息对艾滋病、肥胖、帕金森等疾病进行研究，甚至对可能出现的自杀行为作出体验预测。
在不久前 Facebook 就第一次尝试从平台上分享「人们如何谈论自杀」的公共数据，让专家机构和学术研究院发现 Facebook 和 Instagram 上的不良信息，然后对信息进行研究，对用户进行监督和干预。此前 Facebook 就已经通过 AI 来发现可能出现自杀念头的用户。
而美国加州的心理健康初创公司 Mindstrong Health 则开发出一个监测用户手机使用习惯的平台，通过观察用户触屏和点击屏幕的行为，来了解与抑郁相关的情绪和记忆变化。
亚特兰大还有一家数字医疗公司 Sharecare，它提供的一个 app 能分析用户通话时的情绪，还能用「支配」和「喜爱」等词汇来表述你和通话对象之间的关系。
尽管涉足这个领域的科技公司越来越多，但这还是个很新的领域，很多研究还远未到可以临床使用的阶段，同时如果处在这种数据收集无孔不入的社交平台上，又会不会给人带来更多的压力呢？就像一位研究新兴卫生技术的法学教授 Frank Pasquale 所说的：
我们就好像在学校一样不断被各种方式进行评分，而现在给我们评分的是那些掌握了我们大量资料的科技公司。
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