Алгоритм навчили виявляти нещастя в соцмережах

Дослідники розробили алгоритм, який може визначити основні потреби користувачів за текстом і зображеннями, які вони поширюють в соціальних мережах.

Експерти сподіваються, що цей інструмент допоможе психологам діагностувати можливі проблеми з психічним здоров’ям.

Дослідження показує, що іспаномовні користувачі частіше згадують про проблеми у стосунках, відчуваючи депресію, ніж англомовні.

Ми витрачаємо значну частину свого часу на обмін зображеннями, відео чи думками в соціальних мережах, таких як Instagram, Facebook і Twitter.

Тепер група дослідників з Університету Оберти Каталонії (UOC) розробила алгоритм, який має на меті допомогти психологам діагностувати можливі проблеми з психічним здоров’ям за допомогою вмісту, який люди публікують на цих платформах.

Відповідно до теорії вибору Вільяма Глассера, є п’ять основних потреб, які є центральними для всієї людської поведінки: виживання, влада, свобода, належність і задоволення.

Ці потреби навіть впливають на зображення, які ми вибираємо для завантаження на нашу сторінку в Instagram.

«Те, як ми представляємо себе в соціальних мережах, може надати корисну інформацію про поведінку, особистості, перспективи, мотиви та потреби», — пояснив Мохаммад Махді Дехшібі, який очолив це дослідження в групі AI for Human Wellbeing (AIWELL), що належить до Факультету інформатики, мультимедіа та телекомунікацій УПЦ.

Дослідницька група два роки працювала над моделлю глибокого навчання, яка визначає п’ять потреб, описаних Глассером, використовуючи мультимодальні дані, такі як зображення, текст, біографія та геолокація.

У дослідженні, опублікованому в журналі IEEE Transactions on Affective Computing , було проаналізовано 86 профілів Instagram іспанською та перською мовами.

Спираючись на нейронні мережі та бази даних, експерти навчили алгоритм ідентифікації вмісту зображень та категоризації текстового вмісту, присвоюючи різні мітки, запропоновані психологами, які порівнювали результати з базою даних, що містить понад 30 000 зображень, підписів та коментарів.

Проблема стандартизації міток, отриманих з текстів і зображень, була вирішена за допомогою кодової книги Bag-of-Content, яку вони описали як «семантичну карту від візуальної області до текстової».

За словами дослідників, експерименти «показують багатообіцяючу точність і додаткову інформацію між візуальними та текстовими сигналами». Чи кожен наш вибір відповідає лише одній базовій потребі?

Теорія Глассера стверджує інше, і підхід цього дослідження з кількома мітками корисний для з’ясування цього сумніву.

Дехшібі, який зараз науковець у дослідницькій лабораторії імбоді Університету Карлоса III де Мадрида (UC3M) і в лабораторії нетрадиційних обчислень, UWE Bristol, використовує приклад, щоб пояснити це:

«Уявіть, що велосипедист їде на гору і на вершині, вони можуть вибирати між ділитися селфі та груповою фотографією. Якщо вони вибирають селфі, ми відчуваємо потребу в потужності, але якщо вони вибирають інший варіант, ми можемо зробити висновок, що людина шукає не тільки розваги, але й спосіб щоб задовольнити їхню потребу в належності».

Крім того, той факт, що аналізовані профілі належать людям, які спілкуються двома різними мовами, дозволяє уникнути культурної упередженості.

Попередні дослідження показали, наприклад, що іспаномовні користувачі частіше згадують про проблеми у стосунках, коли відчувають депресію, ніж люди, які говорять англійською.

«Вивчення даних із соціальних мереж, які належать користувачам, що не розмовляють англійською мовою, може допомогти створити інклюзивні та різноманітні інструменти та моделі для вирішення проблем психічного здоров’я у людей з різним культурним або мовним походженням», – зазначають вони.

Автори вважають, що їхні дослідження можуть допомогти вдосконалити профілактичні заходи, починаючи від виявлення до покращеного лікування, коли людині діагностували розлад психічного здоров’я.

За матеріалами: Techxplore