多项研究已将社交媒体确定为心理健康问题的重要因素，尤其是在年轻人中。但是想像一下，如果还可以利用Twitter，Facebook和Instagram的力量来识别患有抑郁症症状的人，并在他们身上贴上标记以支持服务。

通过使用机器学习技术分析社交媒体(SM)内容，可以确定哪些SM用户当前情绪低落，然后使用它向需要他们的人展示心理健康服务的广告。

但是，由布莱顿和苏塞克斯医学院(BSMS)的研究人员领导的一项新研究表明，尽管社交媒体用户原则上可以看到这种针对抑郁症的分析的好处，但他们并不认为收益大于隐私带来的风险。

超过180人(其中62%以前曾经历过抑郁症)完成了一份调查表，以了解他们的反应并查看他们的SM含量是否因抑郁而异。受访者对该概念感到不安，并担心以这种方式使用SM会增加污名化，导致人们因沮丧而“过时”，或发现在现实生活中难以寻求帮助的人。

尽管大多数人支持对Facebook内容进行分析可以改善对慈善精神卫生保健服务的针对性的想法，但只有不到一半的人表示同意对其自己的SM进行分析，而更少的人表示愿意，而无需首先给予明确的同意-尽管事实针对社交媒体用户的人口统计信息和某些内容进行概要分析，而无需事先明确同意，这是针对新闻订阅源内和整个搜索引擎中的广告。

社交媒体用户特别关注的是将收集到的数据出售给动机不可信的公司的潜力。一些受访者担心该软件可能过于敏感或误解了海报的幽默，并有可能给未患抑郁症的人贴上诊断标签。