El equipo de investigación dice que estos sistemas podrían usarse de diversas maneras, como por ejemplo
Probamos el algoritmo en dos grandes bases de datos.datos y compararon nuestros resultados con otros métodos de detección de depresión. En todos los casos, pudimos superar a los métodos existentes en términos de precisión de clasificación.
Abdul Sadka, profesor y director del Instituto Brunel para el Futuro Digital
El algoritmo fue entrenado utilizando dos bases de datos.datos que contienen el historial de miles de usuarios de Twitter, así como información adicional sobre la salud mental de estos usuarios. El 80% de la información de cada base de datos se utilizó para entrenar el bot y el 20% restante se utilizó luego para probar su precisión.
Primero, el bot excluye a todos los usuarios con menos dede cinco tuits, luego corrige las faltas de ortografía y las abreviaturas. Luego toma en cuenta 38 factores diferentes, como el uso de palabras positivas y negativas, la cantidad de amigos y seguidores, y la cantidad de emojis, para determinar el estado mental y emocional del usuario.
El equipo dice que tal sistema podría potencialmentepuede indicar que un usuario está deprimido antes de publicar algo públicamente. Esto puede ayudar a informar a una persona con anticipación sobre posibles problemas de salud mental.
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