让我们来思考两个问题。第一个是，你是谁？——什么让你与众不同，是你所拥有的东西、你穿的衣服、你开的车吗；又是什么组成了你的精神世界，是你作的决定、说的话、感受事物的根源吗。而第二个问题是，你如何使用因特网？
尽管这些问题看上去并没有什么联系，但事实并非如此。很显然，你所偏好的因特网内容会显露出你的心理特征。夜深的时候，还在因特网上玩高额赌注扑克，很可能你是一个冒险者。喜欢将自己的K歌视频上传网络，很显然你性格外向。但是，因特网使用构成——发邮件，网络聊天，看流媒体，还是多任务模式（在多个应用程序或网页间来回跳转）的频率——是否也能显示出使用者的心理特征吗？这些行为本身，而非具体内容，是否同样能够预测使用者的心理特征呢？最近，一个由计算机科学家、工程师以及心理学家共同组成的课题组的最新研究认为，这是可能的。事实上，他们的数据显示，这样的分离能够预测出上网者心理特征的一个重要方面：抑郁程度。
首先，参与调查的200多位志愿者接受了一个有关“近期印象深刻的事件”的调查。而志愿者不知道的是，调查表中调用了抑郁量表（Center for Epidemiological Studies Depression，CES-D，常用于评价抑郁程度的调查表）。同时，研究人员将志愿者的网络行为分为三类：“聚集”，表示联网时从网络中获取或发出多少信息；“应用”，表示志愿者使用网络程序（例如：电子邮件、浏览网页、下载视频等）的广泛性；以及“熵值”，显示使用者发出或接受到的信息流的随机度（本质上，反应出一个人发出或受到的基于不同内容源的信息的内容）。随后，研究人员将量表得分与个人网络使用习惯联系起来。 scale scale
同时，研究人员并不知道志愿者在网络上看到的具体内容（比如，抑郁组——浏览内容完全暴露了他们），仅仅知道他们如何使用因特网。所用的数据都没有显示使用者正在访问哪一个确定的网站，也没有显示他们聊天或邮件中的具体内容，也不知道他们下载的文件类别。研究人员只知道志愿者使用不同类别的网络工具，以及他们同时使用多种资源的倾向。
最终的结果显示，某些特定的网络使用模式与抑郁有关。例如，过分地P2P文件传输，过多的网络邮件或聊天交流，以及经常在多个网站或者网络资源之间快速切换，均显示出较高的抑郁倾向。尽管，这些行为可以预测抑郁的具体原因尚不明了，但是每一个行为均与前期抑郁调查问卷结果相符合。在不同网站之间快速切换可能反映出使用者的兴趣缺失（指情感体验的能力降低），正如人们拼命地寻找情感刺激。与此相似的是，过多的邮件或网络聊天显示出现实生活中可面对面交流的关系缺少，因此人们试图与遥远的朋友维持联系或是在网络上遇见新朋友。
这些数据在许多方面为我们提供了积极的提示。抑郁很普遍，也很危险。最近疾病控制预防中心（CDC）预测美国近10%的成年人有抑郁的临床症状——包括缺乏食欲、失眠、无法集中精力、对日常活动缺乏兴趣，以及长期的失败感。而其他年龄段的患者比例更高。例如，美国大学健康协会（AmericanCollege Health Association）2011年报告显示，去年接近30%的大学生拥有“抑郁已经影响到我的正常社会功能”的感受。
尽管抑郁给生活带来许多负面影响，然而众所周知，抑郁很难确诊。估计有超过三分之二的抑郁患者并没有意识到他们需要治疗，因而他们并没有接受治疗。而那些已经开始接受治疗的患者——无论是自己自愿还是在家人、朋友或是医生的要求下接受治疗——也常常羞于承认他们的症状。任何基于自我报告的诊断——无论是自我测试量表还是医生询问诊断的结果，大多都受到了自我暗示的干扰。没有人想抑郁，因此，许多患者的答案都来源于他们希望的感受而非实际的感受。
因此，诊断患者是否抑郁与判断一个人是否会自杀一样难。那些最脆弱的（真正有可能采取自杀行动的人）往往最不愿意表露实情。因此，临床心理医生会用非自陈式诊断来测试患者的自杀倾向。例如，使用隐性调查的方式来判断患者的自杀倾向而不让其发觉。
也许，这个网络使用方式与抑郁之间关系的数据，能带来的最大影响便是，能在专业测试前，甚至是患者自己还未发觉前，预测其抑郁倾向。从此以后，人们可以仅仅通过追踪一个人的网络使用习惯，便可更有效预测抑郁，并尽早得到治疗。
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