Echipa de cercetare spune că astfel de sisteme ar putea fi utilizate într-o varietate de moduri, cum ar fi devreme
Am testat algoritmul pe două baze de date maridate și a comparat rezultatele noastre cu alte metode de detectare a depresiei. În toate cazurile, am reușit să depășim metodele existente în ceea ce privește acuratețea clasificării lor.
Abdul Sadka, profesor și director al Institutului Brunel pentru viitor digital
Algoritmul a fost antrenat folosind două baze de datedate care conțin istoricul a mii de utilizatori Twitter, precum și informații suplimentare despre sănătatea mintală a acestor utilizatori. 80% din informațiile din fiecare bază de date au fost folosite pentru a antrena botul, iar restul de 20% au fost apoi folosite pentru a-i testa acuratețea.
În primul rând, botul exclude toți utilizatorii cu mai puțin dede cinci tweet-uri, apoi corectează greșelile de ortografie și abrevierile. Apoi ia în considerare 38 de factori diferiți, cum ar fi utilizarea cuvintelor pozitive și negative, numărul de prieteni și adepți și numărul de emoji, pentru a determina starea mentală și emoțională a utilizatorului.
Echipa spune că un astfel de sistem ar puteapoate semnala că un utilizator este deprimat înainte de a posta ceva public. Acest lucru poate ajuta la informarea în avans a unei persoane despre potențialele probleme de sănătate mintală.
Citeste mai mult:
Există o altă „planetă” în interiorul Pământului: cum a salvat viața în curs de dezvoltare
Fuziunea nucleară nu mai are nevoie de milioane de grade: cum funcționează noua metodă
Un nou studiu respinge teoria transferului de energie luminoasă