Bot potrafi rozpoznać depresję u użytkowników Twittera w 9 na 10 przypadków

Nowo opracowany algorytm może wykryć depresję u użytkowników Twittera z dokładnością sięgającą 88,39%. Algorytm, opracowany przez naukowców z Uniwersytetu Brunel w Londynie i Uniwersytetu w Leicester, określa stan psychiczny użytkownika poprzez wyodrębnienie i przeanalizowanie 38 elementów z jego publicznego profilu na Twitterze, w tym treści wpisów, czasu ich zamieszczania oraz innych użytkowników w jego „bańce” społecznościowej.

Zespół badaczy twierdzi, że podobne systemy mogą mieć w przyszłości wiele różnych zastosowań na wielu platformach, takich jak wczesna diagnoza depresji, badania pracowników czy dochodzenia policyjne.

Przetestowaliśmy algorytm na dwóch dużych bazach danych i porównaliśmy nasze wyniki z innymi sposobami diagnozowania depresji. We wszystkich przypadkach udało nam się przewyższyć istniejące techniki pod względem dokładności klasyfikacji – powiedział prof. Abdul Sadka, dyrektor Brunel’s Institute of Digital Futures.

Wczesna diagnoza

Algorytm wytrenowano przy użyciu dwóch baz danych, które zawierają wpisy z Twittera tysięcy użytkowników, wraz z dodatkowymi informacjami o ich zdrowiu psychicznym. Osiemdziesiąt procent informacji z każdej z baz danych zostało wykorzystanych do uczenia bota, a pozostałe 20% posłużyło do przetestowania jego dokładności.

Działanie bota polega na wykluczeniu wszystkich użytkowników, którzy mają mniej niż pięć tweetów, i przepuszczeniu pozostałych profili przez oprogramowanie w celu skorygowania błędów ortograficznych i skrótów. Następnie sztuczna inteligencja bierze pod uwagę 38 różnych czynników – takich jak użycie przez użytkownika pozytywnych i negatywnych słów, liczba jego znajomych i obserwujących oraz użycie emotek – i określa jego stan psychiczny oraz emocjonalny.

Używając Tsinghua Twitter Depression Dataset, zespół osiągnął dokładność 88,39%. Precyzja 70,69% została osiągnięta przy użyciu zbioru danych CLPsych 2015 Uniwersytetu Johna Hopkinsa.

Zespół twierdzi, że taki system mógłby potencjalnie sygnalizować depresję użytkownika, zanim opublikuje on coś w domenie publicznej, torując drogę platformom takim jak Twitter i Facebook do proaktywnego sygnalizowania problemów związanych ze zdrowiem psychicznym.

Bot może być jednak wykorzystywany także po upublicznieniu postu, co potencjalnie umożliwi pracodawcom i innym firmom ocenę stanu psychicznego użytkownika na podstawie jego wpisów w mediach społecznościowych. Jak twierdzą naukowcy, bot może być wykorzystywany z wielu powodów, m.in. do analizy nastrojów, prowadzenia dochodzeń w sprawach karnych lub w  procesie zatrudniania.

Algorytm diagnozujący depresję łatwo przenieść na inne platformy

Algorytm diagnozujący depresję jest niezależny od platformy, więc można go łatwo przenieść na inne meda społecznościowe, takie jak Facebook czy WhatsApp – powiedział prof. Huiyu Zhou z uniwersytetu w Leicester.

CardiAI z Calgary używa sztucznej inteligencji w diagnozowaniu chorób serca

Kolejnym etapem badań sztucznej inteligencji diagnozującej depresję będzie sprawdzenie jakości wyników w różnych środowiskach i kontekstach, a co ważniejsze, technologia opracowana na podstawie tych badań może być dalej rozwijana do innych zastosowań, takich jak e-commerce czy rekrutacja.

Badania Cost-sensitive Boosting Pruning Trees for depression detection on Twitter, zostały opublikowane w IEEE Transactions on Affective Computing.

Źródło: TechXplore