研究チームは、このようなシステムはさまざまな方法で使用できる可能性があると述べています。
2 つの大規模なデータベースでアルゴリズムをテストしましたデータを作成し、その結果を他のうつ病検出方法と比較しました。すべてのケースにおいて、分類精度の点で既存の手法を上回ることができました。
アブドゥル・サドカ氏、ブルネルデジタル未来研究所教授兼所長
アルゴリズムは 2 つのデータベースを使用してトレーニングされました何千人もの Twitter ユーザーの履歴と、これらのユーザーの精神的健康に関する追加情報が含まれるデータ。各データベース内の情報の 80% はボットのトレーニングに使用され、残りの 20% はその精度のテストに使用されました。
まず、ボットは以下のすべてのユーザーを除外します5つ以上のツイートの場合、彼はスペルミスと略語を修正します。次に、ポジティブな言葉とネガティブな言葉の使用、友達やフォロワーの数、絵文字の数など、38の異なる要素を考慮して、ユーザーの精神的および感情的な状態を判断します。
研究チームは、このようなシステムは潜在的に次のような可能性があると述べています。ユーザーが何かを公に投稿する前に、うつ病であることを示す可能性があります。 これは、潜在的な精神的健康上の問題について事前に人に知らせるのに役立ちます。
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