علماء يكتشفون الوحدة من خلال استخدام الذكاء الاصطناعي و معالجة اللغة الطبيعية

أجري باحثون من جامعة كاليفورنيا سان دييغو مدرسة الطب استخدام خوارزميات الذكاء الاصطناعي لتحديد الوحدة في كبار السن وتحديد كيفية تعبير كبار السن على الوحدة في كلامهم.

على مدار العشرين سنة الماضية أو نحو ذلك ، وصف علماء الاجتماع اتجاهًا متزايدًا للوحدة في السكان. وقد وثقت الدراسات التي أجريت على مدار العقد الماضي على وجه الخصوص معدلات الوحدة المتزايدة عبر أجزاء كبيرة من المجتمع ، والتي تؤثر على معدلات الاكتئاب ، ومعدلات الانتحار ، واستخدام المخدرات ، والصحة العامة. وتتفاقم هذه المشاكل من خلال جائحة كوفيد-19 ، حيث لا يستطيع الناس اللقاء بأمان والتواصل شخصيًا. هناك مجموعات معينة أكثر عرضة للوحدة الشديدة ، مثل المجموعات الهامشية وكبار السن. كما ذكرت MedicalXpress ، وجدت دراسة واحدة أجريت بواسطة جامعة كاليفورنيا سان دييغو أن مجتمعات السكن لكبار السن لديها معدلات وحدة تقترب من 85٪ عند احتساب أولئك الذين أبلغوا عن تجربة وحدة معتدلة أو شديدة.

为了确定 حلول لهذه المشكلة ، يحتاج علماء الاجتماع إلى الحصول على صورة دقيقة للوضع ، وتحديد كل من عمق ومدى القضية. للأسف ، فإن معظم طرق جمع البيانات حول الوحدة مقيدة في جوانب ملحوظة. على سبيل المثال ، يمكن أن يكون الإبلاغ الذاتي متحيزًا تجاه الحالات الأكثر تطرفًا للوحدة. بالإضافة إلى ذلك ، يمكن أن تكون الأسئلة التي تطلب من المشاركين في الدراسة تقييم مدى “وحدتهم” أحيانًا غير دقيقة بسبب العوائق الاجتماعية المحيطة بالوحدة.

في محاولة لتصميم مقياس أفضل لقياس الوحدة ، لجأ مؤلفو الدراسة إلى معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي. يتم استخدام أساليب معالجة اللغة الطبيعية من قبل الباحثين جنبًا إلى جنب مع أدوات القياس التقليدية للوحدة ، ومن المتوقع أن يؤدي تحليل الطرق الطبيعية التي يستخدمها الناس اللغة إلى تمثيل أقل تحيزًا وأكثر صدقًا للوحدة.

كان مؤلف الدراسة الرئيسي إيلين لي ، أستاذ مساعد في الطب النفسي في مدرسة الطب ، جامعة كاليفورنيا سان دييغو. ركز لي والباحثون الآخرون دراستهم على 80 مشاركًا بين أعمار 66 و 94 سنة. تم تشجيع المشاركين في الدراسة من قبل الباحثين على الإجابة على الأسئلة بطريقة أكثر طبيعية وتنظيمًا من معظم الدراسات الأخرى. لم يكن الباحثون يسألون أسئلة وفقط تصنيف الإجابات. كما أشار المؤلف الأول د. فارشا بادال ، أن استخدام التعلم الآلي ومعالجة اللغة الطبيعية سمح للفريق البحثي بتحليل الإجابات الطويلة الشكل واكتشاف كيف يمكن أن تكون الخيارات الدقيقة للكلمات وأنماط الكلام مؤشرات على الوحدة عند الأخذ معًا:

“تمكننا معالجة اللغة الطبيعية والتعلم الآلي من فحص Interviews الطويلة من العديد من الأفراد واكتشاف كيف يمكن أن تشير ميزات الكلام الدقيقة مثل العواطف إلى الوحدة. ستكون التحليلات المماثلة التي يقوم بها البشر عرضة للتحيز ، وستفتقر إلى الاتساق ، وستتطلب تدريبًا مكثفًا لتحقيق التوحيد”.

وفقًا للفريق البحثي ، كان هناك فروق ملحوظة في كيفية استجابة الأفراد الوحدويين للأسئلة مقارنة بالمستجيبين غير الوحدويين. كان المستجيبون الوحدويون يعبرون عن المزيد من الحزن عند سؤالهم عن الأسئلة المتعلقة بالوحدة وكان لديهم استجابات أطول بشكل عام. كان الرجال أقل عرضة للإعتراف بالشعور بالوحدة من النساء. بالإضافة إلى ذلك ، كان الرجال أكثر عرضة لاستخدام كلمات تعبر عن الفرح أو الخوف أكثر من النساء.

أوضح باحثو الدراسة أن النتائج ساعدت في توضيح الفروق بين المقاييس البحثية التقليدية للوحدة وطريقة تعبير الأفراد على الوحدة بشكل موضوعي. تشير نتائج الدراسة إلى أن الوحدة يمكن اكتشافها من خلال تحليل أنماط الكلام ، وإذا أثبتت هذه الأنماط أنها موثوقة ، يمكن أن تساعد في تشخيص وعلاج الوحدة في كبار السن. تمكنت نماذج التعلم الآلي التي صممها الباحثون من التنبؤ بالوحدة الكمية بدقة تقارب 94٪. سيتعين إجراء المزيد من البحث لمعرفة ما إذا كان النموذج قويًا ويمكن تكرار نجاحه. وفي غضون ذلك ، يأمل أعضاء فريق البحث في استكشاف كيف يمكن أن تتوافق ميزات معالجة اللغة الطبيعية مع الحكمة والوحدة ، والتي تتميز بعلاقة عكسية في كبار السن.