Il gruppo di ricerca afferma che tali sistemi potrebbero essere utilizzati in vari modi, ad esempio all'inizio
Abbiamo testato l'algoritmo su due grandi databasedati e abbiamo confrontato i nostri risultati con altri metodi di rilevamento della depressione. In tutti i casi, siamo stati in grado di sovraperformare i metodi esistenti in termini di accuratezza della classificazione.
Abdul Sadka, professore e direttore del Brunel Institute for Digital Futures
L'algoritmo è stato addestrato utilizzando due databasedati che contengono la cronologia di migliaia di utenti Twitter, nonché informazioni aggiuntive sulla salute mentale di questi utenti. L'80% delle informazioni presenti in ciascun database è stato utilizzato per addestrare il bot e il restante 20% è stato poi utilizzato per testarne l'accuratezza.
Innanzitutto, il bot esclude tutti gli utenti con meno didi cinque tweet, quindi corregge errori di ortografia e abbreviazioni. Prende quindi in considerazione 38 diversi fattori, come l'uso di parole positive e negative, il numero di amici e follower e il numero di emoji, per determinare lo stato mentale ed emotivo dell'utente.
Il team afferma che un tale sistema potrebbe potenzialmentepotrebbe segnalare che un utente è depresso prima di pubblicare qualcosa pubblicamente. Questo può aiutare a informare in anticipo una persona sui potenziali problemi di salute mentale.
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