Los investigadores utilizaron algoritmos para extraer características como colores, expresiones faciales y diferentes medidas estéticas (como la profundidad de campo, la simetría y la iluminación) de imágenes publicadas por más de cuatro mil usuarios de Twitter que aceptaron ser parte del estudio. Para clasificar rápidamente sus puntuaciones de depresión y ansiedad, analizaron los últimos tres mil 200 tuits de cada persona. Mientras tanto, 887 usuarios también completaron una encuesta tradicional para obtener puntajes de depresión y ansiedad. Luego, las características de la imagen se correlacionaron con las puntuaciones de depresión y ansiedad de los usuarios. De esto, surgieron varias relaciones significativas.
Además de encontrar una asociación entre la depresión y la ansiedad, los que publicaron fotos menos vívidas, los investigadores también descubrieron que las imágenes de perfil de los usuarios ansiosos están marcadas por la escala de grises y la baja cohesión estética, pero menos que las de los usuarios deprimidos. También había algo que interpretar en lo que no estaba incluido en las fotos. Así, los usuarios deprimidos a menudo publican fotos de sus propias caras sin familiares, amigos u otras personas que aparecen en ellos. Además, las publicaciones rara vez incluían las actividades recreativas o los intereses, que con mayor frecuencia aparecían en fotos de usuarios no deprimidos.