Gli scienziati rilevano la solitudine attraverso l’uso di AI e NLP

I ricercatori della Scuola di Medicina dell’Università della California a San Diego hanno utilizzato algoritmi di intelligenza artificiale per quantificare la solitudine negli adulti anziani e determinare come gli adulti anziani potrebbero esprimere la solitudine nel loro linguaggio.

Negli ultimi vent’anni circa, gli scienziati sociali hanno descritto una tendenza alla solitudine crescente nella popolazione. Gli studi condotti negli ultimi dieci anni in particolare hanno documentato tassi di solitudine in aumento in ampi settori della società, che hanno impatti sui tassi di depressione, sui tassi di suicidio, sull’uso di droghe e sulla salute generale. Questi problemi sono solo esacerbati dalla pandemia di Covid-19, poiché le persone non possono incontrarsi e socializzare in persona in modo sicuro. Alcuni gruppi sono più vulnerabili a una solitudine estrema, come i gruppi marginalizzati e gli adulti anziani. Come ha riferito MedicalXpress, uno studio condotto da UC San Diego ha scoperto che le comunità residenziali per anziani avevano tassi di solitudine vicini all’85% quando si contavano coloro che avevano riferito di sperimentare una solitudine moderata o grave.

Al fine di determinare soluzioni a questo problema, gli scienziati sociali devono ottenere una visione accurata della situazione, determinando sia la profondità che l’ampiezza del problema. Purtroppo, la maggior parte dei metodi di raccolta di dati sulla solitudine sono limitati in aspetti notevoli. L’autoriferimento, ad esempio, può essere distorto verso i casi più estremi di solitudine. Inoltre, le domande che chiedono direttamente ai partecipanti allo studio di quantificare quanto si sentono “solitari” possono essere talvolta inaccurate a causa degli stigma sociali che circondano la solitudine.

Nel tentativo di progettare una metrica migliore per quantificare la solitudine, gli autori dello studio si sono rivolti all’elaborazione del linguaggio naturale e all’apprendimento automatico. I metodi NLP utilizzati dai ricercatori sono utilizzati insieme a strumenti di misurazione della solitudine tradizionali, e si spera che analizzare i modi naturali in cui le persone utilizzano il linguaggio porterà a una rappresentazione meno distorta e più onesta della solitudine delle persone.

L’autore senior dello studio è stato Ellen Lee, assistente professore di psichiatria alla Scuola di Medicina di UC San Diego. Lee e gli altri ricercatori hanno concentrato il loro studio su 80 partecipanti di età compresa tra i 66 e i 94 anni. I partecipanti allo studio sono stati incoraggiati dai ricercatori a rispondere alle domande in modo più naturale e non strutturato rispetto ad altri studi. I ricercatori non chiedevano solo domande e classificavano le risposte. Come ha spiegato l’autore principale Ph.D. Varsha Badal, l’utilizzo di apprendimento automatico e NLP ha permesso al team di ricerca di prendere queste risposte a lungo termine e scoprire come le scelte di parole e i modelli di linguaggio sottili potessero essere indicativi di solitudine quando presi insieme:

“L’NLP e l’apprendimento automatico ci permettono di esaminare sistematicamente lunghe interviste da molti individui e esplorare come le caratteristiche del linguaggio sottile come le emozioni possano indicare la solitudine. Analisi di emozioni simili condotte da esseri umani sarebbero aperte a pregiudizi, mancherebbero di coerenza e richiederebbero un’ampia formazione per standardizzare”.

Secondo il team di ricerca, gli individui che erano solitari avevano differenze notevoli nei modi in cui rispondevano alle domande rispetto ai non solitari. I rispondenti solitari esprimevano più tristezza quando venivano poste domande relative alla solitudine e avevano risposte più lunghe in generale. Gli uomini erano meno propensi ad ammettere di sentirsi soli rispetto alle donne. Inoltre, gli uomini erano più propensi a utilizzare parole che esprimevano gioia o paura rispetto alle donne.

I ricercatori dello studio hanno spiegato che i risultati hanno aiutato a chiarire le differenze tra le metriche di ricerca sulla solitudine e il modo in cui gli individui sperimentano e descrivono la solitudine in modo soggettivo. I risultati dello studio implicano che la solitudine potrebbe essere rilevata attraverso l’analisi dei modelli di linguaggio, e se questi modelli si rivelano affidabili, potrebbero aiutare a diagnosticare e trattare la solitudine negli adulti anziani. I modelli di apprendimento automatico progettati dai ricercatori sono stati in grado di prevedere la solitudine qualitativa con un’accuratezza di circa il 94%. Sarà necessario condurre ulteriori ricerche per vedere se il modello è robusto e se il suo successo può essere replicato. Nel frattempo, i membri del team di ricerca sperano di esplorare come le caratteristiche NLP possano essere correlate con la saggezza e la solitudine, che hanno una correlazione inversa negli adulti anziani.