Истраживачки тим каже да се такви системи могу користити на различите начине, као што је рано
Алгоритам смо тестирали на две велике базе податакаподатке и упоредили наше резултате са другим методама откривања депресије. У свим случајевима, успели смо да надмашимо постојеће методе у погледу њихове тачности класификације.
Абдул Садка, професор и директор Брунел института за дигиталну будућност
Алгоритам је обучен коришћењем две базе податакаподатке који садрже историју хиљада корисника Твитера, као и додатне информације о менталном здрављу ових корисника. 80% информација у свакој бази података коришћено је за обуку бота, а преосталих 20% је затим коришћено за тестирање његове тачности.
Прво, бот искључује све кориснике са мање однего пет твитова, онда исправља правописне грешке и скраћенице. Затим узима у обзир 38 различитих фактора, као што су употреба позитивних и негативних речи, број пријатеља и пратилаца и број емоџија, како би се одредило ментално и емоционално стање корисника.
Тим каже да би такав систем потенцијално могаоможе сигнализирати да је корисник депресиван пре него што нешто објави јавно.&нбсп; Ово може помоћи да се особа унапред обавести о потенцијалним проблемима менталног здравља.
Опширније:
Постоји још једна „планета“ унутар Земље: како је спасила живот у настајању
Нуклеарној фузији више нису потребни милиони степени: како функционише нова метода
Нова студија побија теорију преноса светлосне енергије