请思考以下两个问题。第一：你是谁？是什么让你与同龄人不同，从你购买的东西、你穿的衣服，以及你驾驶（或拒绝驾驶）的汽车来看？是什么让你的基本心理构成独一无二——让你做你所做的事情、说你所说的话、感受你所感受的事情的那部分？第二个问题：你如何使用互联网？
尽管这些问题可能看似不相关，但它们并非如此。显然，你互联网使用的内容可以暗示某些心理特征。花很多深夜玩高风险的网络扑克？很可能你是一个冒险者。喜欢在YouTube上发布自己唱卡拉OK的视频？显然是一个外向者。但是，你互联网使用的机制又如何呢——你多久给别人发电子邮件、在线聊天、流媒体，或进行多任务处理（从一个应用程序或网站切换到另一个）？这些行为——无论其内容如何——也能预测心理特征吗？近期
研究表明，计算机科学家、工程师和心理学家团队进行的研究表明，这可能是可能的。事实上，他们的数据表明，这种分析可以预测自我的一个特别重要的方面：经历抑郁症的倾向。
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首先，研究团队要求200多名志愿者填写一份关于“近期情感体验”的调查问卷；志愿者们不知道的是，一项著名的抑郁症测量指标——流行病学研究中心抑郁量表（
CES-D）量表——已嵌入到这份调查问卷中。然后，研究人员将隐藏的抑郁量表上的得分与个人互联网使用趋势相关联，并将其分为三类：“聚合”，表示通过网络发送和接收的信息量；“应用程序”，表示正在使用的程序的广泛类别（例如，电子邮件、浏览网页、下载媒体）；以及“熵”，表示信息流中随机性的程度（本质上，某人同时向多个基于网络的资源发送和接收信息的程度）。
同样，研究人员不知道人们在互联网上看什么（例如，抑郁症支持小组——一个明显的线索），而仅仅是如何使用互联网。所有数据类别都没有提供关于人们访问哪些网站、电子邮件或聊天内容或下载的文件类型的具体信息——它们只是表明人们使用不同广泛类别的基于网络的资源的程度，以及人们同时使用多种资源的倾向差异。
事实证明，非常具体的互联网使用模式与抑郁倾向可靠地相关。例如，点对点文件共享、频繁发送电子邮件和在线聊天，以及快速在多个网站和其他在线资源之间切换的倾向，都预示着更容易出现抑郁症状。尽管这些行为预测抑郁症的确切原因尚不清楚，但每种行为都与之前关于抑郁症的研究相符。快速在网站之间切换可能反映了快感缺乏症（体验情感的能力下降），因为人们拼命寻求情感刺激。同样，过度发送电子邮件和聊天可能意味着相对缺乏牢固的面对面关系，因为人们努力与远方的朋友或网上认识的新朋友保持联系。
这些数据尤其重要，原因有几个。抑郁症既普遍又危险。来自疾病控制与预防中心（
CDC）的最新估计表明，美国目前约有10%的成年人患有临床抑郁症——这种抑郁症包括饮食、睡眠和注意力模式紊乱、对日常活动缺乏兴趣以及持续感到自己是失败者等症状。对于其他人群，这些估计甚至更高；例如，美国大学健康协会American College Health Association 2011年的一份报告发现，30%的大学生在过去一年中“感到非常沮丧，以至于难以正常工作”。
尽管抑郁症对生活有严重的负面影响，但这种疾病却出了名的难以诊断。
估计表明，多达三分之二的抑郁症患者没有意识到自己患有可治疗的疾病，因此没有寻求治疗。即使那些寻求治疗的人——无论是自愿的还是应朋友、家人或医生的要求——也常常羞于承认自己的症状。任何依赖自我报告的诊断——无论是自我管理的测试还是医生办公室的临床访谈——都容易出现选择性报告。没有人想抑郁，因此，许多患有抑郁症的人可能会从他们希望感受的角度而不是他们实际感受的角度来回答。
这样，诊断有抑郁症风险的人类似于诊断有自杀风险的人。最脆弱的人——实际打算实施自杀行为的人——不太可能透露这些信息。因此，临床心理学家开发了测试自杀意图的方法，以规避自我报告问题；例如，通过使用
内隐方法，这些方法可能会揭示患者自己没有意识到的意图。
将互联网使用与抑郁症联系起来的数据最令人兴奋的意义或许在于，抑郁倾向的线索可以被及早发现，不仅在有机会进行专业诊断之前，甚至可能在人们意识到自己患有抑郁症之前。像跟踪互联网使用这样简单的干预措施，就可以使普遍且危险的疾病——抑郁症——能够更早、更有效、更广泛地被发现和治疗。