Zespół badawczy twierdzi, że takie systemy można wykorzystać na różne sposoby, na przykład wcześnie
Algorytm przetestowaliśmy na dwóch dużych bazach danychdanych i porównaliśmy nasze wyniki z innymi metodami wykrywania depresji. We wszystkich przypadkach byliśmy w stanie przewyższyć istniejące metody pod względem dokładności klasyfikacji.
Abdul Sadka, profesor i dyrektor Brunel Institute for Digital Futures
Algorytm został przeszkolony przy użyciu dwóch baz danychdane zawierające historię tysięcy użytkowników Twittera, a także dodatkowe informacje na temat zdrowia psychicznego tych użytkowników. 80% informacji znajdujących się w każdej bazie danych posłużyło do szkolenia bota, a pozostałe 20% posłużyło następnie do sprawdzenia jego dokładności.
Po pierwsze, bot wyklucza wszystkich użytkowników z mniej niżniż pięć tweetów, potem poprawia błędy ortograficzne i skróty. Następnie bierze pod uwagę 38 różnych czynników, takich jak użycie pozytywnych i negatywnych słów, liczba znajomych i obserwujących oraz liczba emotikonów, aby określić stan psychiczny i emocjonalny użytkownika.
Zespół twierdzi, że taki system mógłby potencjalniemoże sygnalizować, że użytkownik jest przygnębiony, zanim opublikuje coś publicznie. Może to pomóc w poinformowaniu danej osoby z wyprzedzeniem o potencjalnych problemach ze zdrowiem psychicznym.
Czytaj więcej:
Wewnątrz Ziemi jest inna „planeta”: jak uratowała rodzące się życie
Fuzja jądrowa nie wymaga już milionów stopni: jak działa nowa metoda
Nowe badanie obala teorię transferu energii świetlnej