Исследовательская группа говорит, что подобные системы можно использовать по-разному, например, для ранней диагностики депрессии, проверки занятости населения, а также для расследований.
Мы протестировали алгоритм на двух больших базах данных и сравнили наши результаты с другими методами обнаружения депрессии. Во всех случаях нам удалось превзойти существующие методы с точки зрения точности их классификации.
Абдул Садка, профессор и директор Института цифрового будущего Брунеля
Алгоритм обучили с использованием двух баз данных, которые содержат историю тысяч пользователей Twitter, а также дополнительную информацию об их психическом здоровье. 80% информации в каждой базе данных использовали для обучения бота, а остальные 20% затем применили, чтобы проверить его точность.
Сначала бот исключает всех пользователей с менее чем пятью твитами, дальше он исправляет орфографические ошибки и сокращения. Затем учитывает 38 различных факторов, таких как использование положительных и отрицательных слов, количество друзей и подписчиков, а также количество смайликов, чтобы определить психическое и эмоциональное состояние пользователя.
Команда говорит, что такая система потенциально может сигнализировать о депрессии пользователя до того, как он опубликует что-то в открытом доступе. Так можно заранее сообщить человеку о потенциальных проблемах с психическим здоровьем.
Читать далее
Внутри Земли есть еще «планета»: как она спасла зарождающуюся жизнь
Ядерному синтезу больше не нужны миллионы градусов: как работает новый метод
Новое исследование опровергает теорию о передаче световой энергии