Istraživački tim kaže da bi se takvi sustavi mogli koristiti na razne načine, kao što je rano
Algoritam smo testirali na dvije velike baze podatakapodatke i usporedili naše rezultate s drugim metodama otkrivanja depresije. U svim smo slučajevima uspjeli nadmašiti postojeće metode u smislu njihove točnosti klasifikacije.
Abdul Sadka, profesor i direktor Brunel instituta za digitalnu budućnost
Algoritam je treniran pomoću dvije baze podatakapodatke koji sadrže povijest tisuća korisnika Twittera, kao i dodatne informacije o mentalnom zdravlju tih korisnika. 80% informacija u svakoj bazi podataka korišteno je za obuku bota, a preostalih 20% je korišteno za testiranje njegove točnosti.
Prvo, bot isključuje sve korisnike s manje odnego pet tvitova, zatim ispravlja pravopisne pogreške i kratice. Zatim uzima u obzir 38 različitih čimbenika, kao što su korištenje pozitivnih i negativnih riječi, broj prijatelja i sljedbenika te broj emojija, kako bi se odredilo mentalno i emocionalno stanje korisnika.
Tim kaže da bi takav sustav potencijalno mogaomože signalizirati da je korisnik depresivan prije nego što nešto javno objavi. To može unaprijed informirati osobu o mogućim problemima mentalnog zdravlja.
Čitaj više:
Unutar Zemlje postoji još jedan "planet": kako je spasio život u nastajanju
Nuklearna fuzija više ne treba milijune stupnjeva: kako funkcionira nova metoda
Nova studija pobija teoriju prijenosa svjetlosne energije