Výskumný tím hovorí, že takéto systémy by sa dali použiť rôznymi spôsobmi, napríklad v ranom veku
Algoritmus sme testovali na dvoch veľkých databázachúdaje a porovnali naše výsledky s inými metódami detekcie depresie. Vo všetkých prípadoch sme dokázali prekonať existujúce metódy z hľadiska ich presnosti klasifikácie.
Abdul Sadka, profesor a riaditeľ Brunel Institute for Digital Futures
Algoritmus bol trénovaný pomocou dvoch databázúdaje, ktoré obsahujú históriu tisícok používateľov Twitteru, ako aj ďalšie informácie o duševnom zdraví týchto používateľov. 80 % informácií v každej databáze sa použilo na trénovanie robota a zvyšných 20 % sa potom použilo na testovanie jeho presnosti.
Po prvé, robot vylúči všetkých používateľov s menej akoako päť tweetov, potom opraví pravopisné chyby a skratky. Potom berie do úvahy 38 rôznych faktorov, ako je použitie pozitívnych a negatívnych slov, počet priateľov a sledovateľov a počet emotikonov, aby určil duševný a emocionálny stav používateľa.
Tím hovorí, že takýto systém by potenciálne moholmôže signalizovať, že používateľ je v depresii predtým, ako niečo uverejní. To môže pomôcť informovať osobu o potenciálnych problémoch duševného zdravia vopred.
Čítaj viac:
Vnútri Zeme je ďalšia „planéta“: ako zachránila vznikajúci život
Jadrová fúzia už nepotrebuje milióny stupňov: ako funguje nová metóda
Nová štúdia vyvracia teóriu prenosu svetelnej energie