Исследователи Дартмутского колледжа (США) создали модель искусственного интеллекта для выявления психических расстройств с помощью анализа постов на платформе Reddit. Искусственный интеллект стал новым инструментом изучения публикаций в соцсетях и получения данных об эмоциональном состоянии пользователей.
На 20-й Международной конференции по веб-интеллекту и технологии интеллектуальных агентов была представлена работа по обучению искусственного интеллекта. Модель способна выявить три типа психических расстройств (глубокую депрессию, тревожное и биполярное расстройство) путем анализа сообщений, написанных пользователями Reddit.
Почему эксперименты проводились на платформе Reddit?
Соавтор исследования Сяобо Го в заявлении Дартмутского колледжа говорит: «Социальные сети предлагают простой способ получить доступ к поведению людей».
Reddit — это площадка, которая сочетает в себе черты форума и социальной сети, по данным издания Bloggersideas, у нее 430 млн ежемесячно активных пользователей. Посты и комментарии находятся в открытом доступе, благодаря чему исследователи смогли собирать данные, начиная с 2011 года.
Как проходило исследование
Как пишет Дартмутский колледж, исследование было сосредоточено на анализе психических расстройств с четкими эмоциональными паттернами, такими как депрессия, тревога и биполярное поведение. Первым этапом стало изучение информации, предоставленной пользователями о наличии указанных расстройств, а также данных о людях, не имеющих диагностированных психических нарушений.
Далее исследователи обучили искусственный интеллект определять эмоции, выраженные в сообщениях, и отслеживать эмоциональные переходы между комментариями с целью их классификации. Модель помечала «радость», «гнев», «печаль», «страх», «отсутствие эмоций» или их комбинацию в каждом тексте.
На что обращает внимание ИИ при выявлении депрессии:
Результатом эксперимента стала матрица, демонстрирующая вероятность перехода из одного состояния в другое, например, из состояния злости в спокойствие. Путем создания эмоционального «цифрового отпечатка» пользователя и сравнения его с определенными признаками эмоциональных расстройств, ИИ может обнаружить наличие указанных психических нарушений.
Для подтверждения полученных результатов, исследователи протестировали модели на сообщениях, которые не использовались в процессе обучения, и продемонстрировали точность ИИ в диагностике указанных расстройств у определенных пользователей.
Плюсы и минусы моделей выявления психических расстройств по сообщениям
«Подход, связанный с маркировкой эмоций, позволяет избежать серьезной проблемы под названием «утечка информации», с которой сталкиваются типичные инструменты скрининга», — объясняет Соруш Восуги, доцент кафедры информатики и соавтор исследования. По его словам, другие модели построены на тщательном изучении содержания текста и могут порой вводить в заблуждение.
Восуги приводит пример: если ИИ научится соотносить «COVID-19» с «печалью» или «тревогой», он предположит, что ученый, изучающий и публикующий информацию о коронавирусе, находится в депрессии. С другой стороны, новая модель фокусируется только на эмоциях и ничего не узнает о конкретной теме или событии, описанных в сообщениях.
Психолингвистический анализ – еще один подход, упоминаемый учеными в работе, опубликованной на сервисе arXiv. Метод позволяет изучать способы формулировки предложений человеком с использованием определенных техник письма. Однако проблема заключается в том, что манеры выражения мыслей могут сохраняться даже после «избавления» от расстройства.
Будущее модели
Как сообщает издание New-science, Сяобо Го и Соруш Восуги планируют провести расширенное тестирование своей модели на других социальных сетях для того, чтобы определить «надежность» ИИ для использования на остальных платформах. Кроме того, исследователи хотят усовершенствовать модель классификации эмоций и рассматривают возможность применения искусственного интеллекта для анализа таких типов контента, как изображения и видео.
