07.04.2022
Недавно разработанный алгоритм может определять депрессию у пользователей Twitter с точностью 88,39%. Бот, разработанный исследователями Лондонского университета Брунеля и Университета Лестера, определяет психическое состояние человека путем извлечения и анализа 38 точек данных из его общедоступного профиля в Твиттере, включая содержание его сообщений, время их публикации и круга окружающих его в соцсетях пользователей.
«Мы протестировали алгоритм на двух больших базах данных и сравнили наши результаты с другими методами обнаружения депрессии, — отметил профессор Абдул Садка, директор Института цифрового будущего Брунеля. — Во всех случаях нам удалось превзойти существующие методы с точки зрения точности их классификации».
Алгоритм был обучен с использованием двух баз данных, содержащих историю Twitter тысяч пользователей, а также дополнительную информацию о психическом здоровье этих пользователей. 80% информации в каждой базе данных использовались для обучения бота, остальные 20% — для проверки его точности.
Бот работает, сначала исключая всех пользователей с менее чем пятью твитами и запуская оставшиеся профили с помощью программного обеспечения, чтобы исправить опечатки и аббревиатуры.
Затем он учитывает 38 различных факторов, таких как использование пользователем положительных и отрицательных слов, количество друзей и подписчиков, которые у них есть, а также использование ими смайликов, и определяет психическое и эмоциональное состояние этого пользователя.
Используя набор данных Tsinghua Twitter Depression, команда добилась точности 88,39%.
Команда говорит, что такая система потенциально может выявить депрессию у пользователя до того, как он сам решит открыто рассказать о своих проблемах с психическим здоровьем, опубликовав твит в открытом доступе.
Исследование было опубликовано в IEEE Transactions on Affective Computing.
Елена Краснова
Нет комментариев