Mnogi će dobiti šifru?! Nova veštačka inteligencija otkriva mentalne poremećaje na osnovu objava na vebu
Dartmouth istraživači su izgradili model veštačke inteligencije za otkrivanje mentalnih poremećaja koristeći razgovore na Reddit-u, deo novog talasa alata za skrining koji koriste računare za analizu postova na društvenim mrežama i sticanje uvida u mentalna stanja ljudi.
Ono što izdvaja novi model je fokus na emocije, a ne na specifičan sadržaj tekstova društvenih medija koji se analiziraju. U radu predstavljenom na 20-oj međunarodnoj konferenciji o veb inteligenciji i tehnologiji inteligentnih agenata, istraživači pokazuju da ovaj pristup vremenom ima bolje rezultate, bez obzira na teme o kojima se raspravlja u postovima.
Postoji mnogo razloga zašto ljudi ne traže pomoć zbog poremećaja mentalnog zdravlja, stigma, visoki troškovi i nedostatak pristupa uslugama su neke uobičajene prepreke. Takođe postoji tendencija da se minimiziraju znaci mentalnih poremećaja ili da se spoje sa stresom, kaže Xsiaobo Guo, Guarini ’24, koautor rada. Moguće je da će tražiti pomoć sa nekim podsticanjem, kaže on, i tu digitalni alati za skrining mogu da naprave razliku.
Društveni mediji nude jednostavan način da se dotaknete ponašanja ljudi“, kaže Guo. Podaci su dobrovoljni i javni, objavljeni su na čitanje- kaže on.
Reddit, koji nudi ogromnu mrežu korisničkih foruma, bio je njihov izbor platforme jer ima skoro pola milijarde aktivnih korisnika koji raspravljaju o različitim temama. Objave i komentari su javno dostupni, a istraživači bi mogli da prikupe podatke od 2011. godine.
VELIKA SAJBER PANDEMIJA je sledeća na redu! Sajber Poligon Klausa Švaba nije smišljen tek tako
U svojoj studiji, istraživači su se fokusirali na ono što nazivaju emocionalnim poremećajima – velikim depresivnim, anksioznim i bipolarnim poremećajima – koje karakterišu različiti emocionalni obrasci. Oni su pogledali podatke od korisnika koji su sami prijavili da imaju jedan od ovih poremećaja i od korisnika bez poznatih mentalnih poremećaja.
Oni su obučili svoj model da označavaju emocije izražene u objavama korisnika i mapiraju emocionalne prelaze između različitih objava, tako da se objava može označiti kao „radost“, „bes“, „tuga“, „strah“, „bez emocija“ ili kombinacija ovih. Mapa je matrica koja bi pokazala koliko je verovatno da je korisnik prešao iz bilo kog stanja u drugo, kao što je iz besa u neutralno stanje bez emocija.
Različiti emocionalni poremećaji imaju svoje prepoznatljive obrasce emocionalnih prelaza. Kreiranjem emocionalnog „otiska prsta“ za korisnika i upoređivanjem sa utvrđenim potpisima emocionalnih poremećaja, model ih može otkriti. Da bi potvrdili svoje rezultate, testirali su ga na objavama koje nisu korišćene tokom treninga i pokazali da model tačno predviđa koji korisnici mogu ili ne moraju imati jedan od ovih poremećaja.
Ovaj pristup zaobilazi važan problem koji se zove „curenje informacija“ na koji nailaze tipični alati za skrining, kaže Soroush Vosoughi, docent računarstva i drugi koautor. Drugi modeli su izgrađeni oko pregleda i oslanjanja na sadržaj teksta, kaže on, i dok modeli pokazuju visoke performanse, oni takođe mogu da dovedu u zabludu.
Na primer, ako model nauči da korelira „COVID“ sa „tugom“ ili „anksioznost,“ Vosoughi objašnjava, prirodno će se pretpostaviti da naučnik koji proučava i objavljuje (prilično nepristrasno) o COVID-19 pati od depresije ili anksioznosti. S druge strane, novi model se samo fokusira na emocije i ne uči ništa o određenoj temi ili događaju opisanom u objavama.
Iako istraživači ne gledaju na strategije intervencije, nadaju se da ovaj rad može ukazati na put ka prevenciji. U svom radu oni daju jak argument za pažljivije ispitivanje modela zasnovanih na podacima društvenih medija. „Veoma je važno imati modele koji dobro rade,“ kaže Vosoughi, „ali i koji stvarno razumeju njihov rad, pristrasnosti i ograničenja.“
Nulta Tačka/Tehnocracy
