Исследователи разработали алгоритм, который может определять основные потребности пользователей по тексту и изображениям, которыми они делятся в социальных сетях. Эксперты надеются, что этот инструмент поможет психологам диагностировать возможные проблемы с психическим здоровьем. Исследование показывает, что испаноязычные пользователи чаще упоминают о проблемах в отношениях, когда чувствуют себя подавленными, чем англоязычные.
Мы тратим значительное количество времени на обмен изображениями, видео или мыслями в социальных сетях, таких как Instagram, Facebook и Twitter. Теперь группа исследователей из Universitat Oberta de Catalunya (UOC) разработала алгоритм, призванный помочь психологам диагностировать возможные проблемы с психическим здоровьем с помощью контента, который люди размещают на этих платформах.
Согласно теории выбора Уильяма Глассера, есть пять основных потребностей , которые являются центральными для всего человеческого поведения: выживание, власть, свобода, принадлежность и удовольствие. Эти потребности даже влияют на изображения, которые мы выбираем для загрузки на нашу страницу в Instagram. «То, как мы представляем себя в социальных сетях , может предоставить полезную информацию о поведении, личностях, перспективах, мотивах и потребностях», — объяснил Мохаммад Махди Дехшиби, который руководил этим исследованием в группе AI для благополучия человека (AIWELL), которая принадлежит Факультет компьютерных наук, мультимедиа и телекоммуникаций УПЦ.
Исследовательская группа провела два года, работая над моделью глубокого обучения, которая определяет пять потребностей, описанных Глассером, с использованием мультимодальных данных, таких как изображения, текст, биография и геолокация. Для исследования, которое было опубликовано в журнале IEEE Transactions on Affective Computing , были проанализированы 86 профилей Instagram на испанском и персидском языках.
Опираясь на нейронные сети и базы данных, эксперты обучили алгоритм для определения содержания изображений и классификации текстового контента путем присвоения различных меток, предложенных психологами, которые сравнили результаты с базой данных, содержащей более 30 000 изображений, подписей и комментариев.
Проблема стандартизации меток, полученных из текстов и изображений, была решена с помощью кодовой книги Bag-of-Content, которую они описали как «семантическая карта от визуальной до текстовой области». По словам исследователей, эксперименты «продемонстрировали многообещающую точность и дополнительную информацию между визуальными и текстовыми сигналами».
Отвечает ли каждый наш выбор только одной базовой потребности? Теория Глассера говорит об обратном, и многоэтапный подход этого исследования полезен для прояснения этого сомнения. Дехшиби, в настоящее время научный сотрудник исследовательской лаборатории imBody Университета Карлоса III де Мадрида (UC3M) и Лаборатории нетрадиционных вычислений UWE Bristol, использует пример, чтобы объяснить это: «Представьте, что велосипедист едет в гору, и на вершине , они могут выбирать между обменом селфи и групповым фото.Если они выбирают селфи, мы чувствуем потребность в Силе, но если они выбирают другой вариант, мы можем сделать вывод, что человек ищет не только Развлечения, но и способ чтобы удовлетворить их потребность в принадлежности».
Кроме того, тот факт, что проанализированные профили принадлежат людям, которые общаются на двух разных языках, позволяет избежать культурной предвзятости. Предыдущие исследования показали, например, что испаноязычные пользователи чаще упоминают о проблемах в отношениях, когда чувствуют себя подавленными, чем англоговорящие. «Изучение данных из социальных сетей, принадлежащих пользователям, не говорящим по-английски, может помочь в создании инклюзивных и разнообразных инструментов и моделей для решения проблем психического здоровья у людей с разным культурным или языковым происхождением», — отметили они.
Авторы считают, что их исследование может помочь улучшить профилактические меры , начиная от выявления до улучшения лечения, когда у человека диагностировано психическое расстройство.
Теги: ИИ, Интернет, стресс