वैज्ञानिक एआई और एनएलपी के इस्तेमाल से अकेलेपन का पता लगाते हैं

कैलिफोर्निया विश्वविद्यालय के सैन डिएगो स्कूल ऑफ मेडिसिन के शोधकर्ताओं ने वृद्ध वयस्कों में अकेलेपन को मापने और यह निर्धारित करने के लिए कृत्रिम बुद्धिमत्ता एल्गोरिदम का उपयोग किया है कि वृद्ध वयस्क अपने भाषण में अकेलेपन को कैसे व्यक्त कर सकते हैं।

पिछले लगभग बीस वर्षों में, सामाजिक वैज्ञानिकों ने वर्णन किया है बढ़ते अकेलेपन की प्रवृत्ति आबादी में. विशेष रूप से पिछले दशक में किए गए अध्ययनों से पता चला है कि समाज के बड़े हिस्से में अकेलेपन की दर बढ़ रही है, जिसका अवसाद दर, आत्महत्या दर, नशीली दवाओं के उपयोग और सामान्य स्वास्थ्य पर प्रभाव पड़ता है। ये समस्याएं ही हैं कोविड-19 के कारण और बढ़ गया महामारी, क्योंकि लोग व्यक्तिगत रूप से सुरक्षित रूप से मिलने और मेलजोल करने में असमर्थ हैं। कुछ समूह अत्यधिक अकेलेपन के प्रति अधिक संवेदनशील होते हैं, जैसे कि हाशिए पर रहने वाले समूह और वृद्ध वयस्क। जैसा कि मेडिकलएक्सप्रेस ने बतायायूसी सैन डिएगो द्वारा किए गए एक अध्ययन में पाया गया कि मध्यम या गंभीर अकेलेपन का अनुभव करने वालों की गिनती करने पर वरिष्ठ आवास समुदायों में अकेलेपन की दर 85% तक पहुंच गई।

इस समस्या का समाधान निर्धारित करने के लिए, सामाजिक वैज्ञानिकों को मुद्दे की गहराई और चौड़ाई दोनों का निर्धारण करते हुए स्थिति का सटीक दृष्टिकोण प्राप्त करने की आवश्यकता है। दुर्भाग्य से, अकेलेपन पर डेटा इकट्ठा करने के अधिकांश तरीके उल्लेखनीय मामलों में सीमित हैं। उदाहरण के लिए, स्व-रिपोर्टिंग अकेलेपन के अधिक चरम मामलों के प्रति पक्षपाती हो सकती है। इसके अलावा, प्रश्न जो सीधे अध्ययन प्रतिभागियों से पूछते हैं कि वे कितना "अकेला" महसूस करते हैं, अकेलेपन से जुड़े सामाजिक कलंक के कारण कभी-कभी गलत हो सकते हैं।

अकेलेपन को मापने के लिए एक बेहतर मीट्रिक तैयार करने के प्रयास में, अध्ययन के लेखकों ने प्राकृतिक भाषा प्रसंस्करण और मशीन सीखने की ओर रुख किया। शोधकर्ताओं द्वारा उपयोग की जाने वाली एनएलपी विधियों का उपयोग पारंपरिक अकेलेपन माप उपकरणों के साथ किया जाता है, और यह आशा की जाती है कि लोगों द्वारा भाषा का उपयोग करने के प्राकृतिक तरीकों का विश्लेषण करने से लोगों के अकेलेपन का कम पक्षपातपूर्ण, अधिक ईमानदार प्रतिनिधित्व हो सकेगा।

नए अध्ययन के वरिष्ठ लेखक यूसी सैन डिएगो के स्कूल ऑफ मेडिसिन में मनोचिकित्सा के सहायक प्रोफेसर एलेन ली थे। ली और अन्य शोधकर्ताओं ने अपना अध्ययन 80 से 66 वर्ष की आयु के बीच के 94 प्रतिभागियों पर केंद्रित किया। अध्ययन में प्रतिभागियों को शोधकर्ताओं द्वारा प्रश्नों का उत्तर इस तरह से देने के लिए प्रोत्साहित किया गया जो अन्य अध्ययनों की तुलना में अधिक प्राकृतिक और असंरचित था। शोधकर्ता केवल प्रश्न नहीं पूछ रहे थे और उत्तरों को वर्गीकृत नहीं कर रहे थे। पहले लेखक के रूप में पीएच.डी. वर्षा बादल ने बताया कि मशीन लर्निंग और एनएलपी का उपयोग करने से अनुसंधान टीम को इन दीर्घकालिक साक्षात्कार उत्तरों को लेने और यह पता लगाने में मदद मिली कि कैसे सूक्ष्म शब्द चयन और भाषण पैटर्न एक साथ लेने पर अकेलेपन का संकेत हो सकते हैं:

“एनएलपी और मशीन लर्निंग हमें कई व्यक्तियों के लंबे साक्षात्कारों की व्यवस्थित रूप से जांच करने और यह पता लगाने की अनुमति देते हैं कि भावनाओं जैसी सूक्ष्म भाषण विशेषताएं अकेलेपन का संकेत कैसे दे सकती हैं। मनुष्यों द्वारा समान भावना विश्लेषण पूर्वाग्रह के लिए खुला होगा, स्थिरता की कमी होगी, और मानकीकरण के लिए व्यापक प्रशिक्षण की आवश्यकता होगी।

शोध टीम के अनुसार, जो व्यक्ति अकेले थे, उनके प्रश्नों के उत्तर देने के तरीकों में गैर-अकेले उत्तरदाताओं की तुलना में उल्लेखनीय अंतर था। जब अकेलेपन के संबंध में प्रश्न पूछे जाते हैं तो अकेले उत्तरदाता अधिक दुख व्यक्त करते हैं और सामान्य तौर पर उनके उत्तर लंबे होते हैं। महिलाओं की तुलना में पुरुषों में अकेलापन महसूस करने की संभावना कम थी। इसके अलावा, पुरुषों में महिलाओं की तुलना में खुशी या डर व्यक्त करने वाले शब्दों का उपयोग करने की अधिक संभावना थी।

अध्ययन के शोधकर्ताओं ने बताया कि परिणामों ने अकेलेपन के लिए विशिष्ट शोध मेट्रिक्स और व्यक्तियों द्वारा अकेलेपन का अनुभव करने और उसका वर्णन करने के तरीके के बीच अंतर को स्पष्ट करने में मदद की। अध्ययन के नतीजे बताते हैं कि भाषण पैटर्न के विश्लेषण के माध्यम से अकेलेपन का पता लगाया जा सकता है, और यदि ये पैटर्न विश्वसनीय साबित होते हैं तो वे वृद्ध वयस्कों में अकेलेपन का निदान और इलाज करने में मदद कर सकते हैं। शोधकर्ताओं द्वारा डिज़ाइन किए गए मशीन लर्निंग मॉडल लगभग 94% सटीकता के साथ गुणात्मक अकेलेपन की भविष्यवाणी करने में सक्षम थे। यह देखने के लिए और अधिक शोध करने की आवश्यकता होगी कि क्या मॉडल मजबूत है और क्या इसकी सफलता को दोहराया जा सकता है। इस बीच, शोध दल के सदस्य यह पता लगाने की उम्मीद कर रहे हैं कि एनएलपी की विशेषताएं ज्ञान और अकेलेपन से कैसे संबंधित हो सकती हैं, जिनका वृद्ध वयस्कों में विपरीत संबंध होता है।