L'équipe de recherche affirme que de tels systèmes pourraient être utilisés de diverses manières, par exemple
Nous avons testé l'algorithme sur deux grandes bases de donnéesdonnées et comparé nos résultats avec d’autres méthodes de détection de la dépression. Dans tous les cas, nous avons pu surpasser les méthodes existantes en termes de précision de classification.
Abdul Sadka, professeur et directeur du Brunel Institute for Digital Futures
L'algorithme a été formé à l'aide de deux bases de donnéesdes données contenant l'historique de milliers d'utilisateurs de Twitter, ainsi que des informations supplémentaires sur la santé mentale de ces utilisateurs. 80 % des informations de chaque base de données ont été utilisées pour entraîner le bot, et les 20 % restants ont ensuite été utilisés pour tester son exactitude.
Tout d'abord, le bot exclut tous les utilisateurs avec moins deplus de cinq tweets, puis il corrige les fautes d'orthographe et les abréviations. Il prend ensuite en compte 38 facteurs différents, tels que l'utilisation de mots positifs et négatifs, le nombre d'amis et de followers et le nombre d'emojis, pour déterminer l'état mental et émotionnel de l'utilisateur.
L'équipe affirme qu'un tel système pourrait potentiellementpeut signaler qu'un utilisateur est déprimé avant de publier quelque chose publiquement. Cela peut aider à informer à l’avance une personne sur d’éventuels problèmes de santé mentale.
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