Naukowcy wykrywają samotność za pomocą sztucznej inteligencji i NLP

Naukowcy z University of California San Diego School of Medicine wykorzystali algorytmy sztucznej inteligencji do ilościowego pomiaru samotności u osób starszych i określenia, w jaki sposób osoby starsze mogą wyrażać samotność w swojej mowie.

W ciągu ostatnich dwudziestu lat socjolodzy opisali trend wzrostu samotności w populacji. Badania przeprowadzone w ciągu ostatniej dekady w szczególności udokumentowały wzrost wskaźników samotności w dużych grupach społecznych, co ma wpływ na wskaźniki depresji, samobójstw, uzależnień i ogólnego stanu zdrowia. Problemy te są jeszcze zaostrzone przez pandemię Covid-19, ponieważ ludzie nie mogą bezpiecznie spotykać się i współdziałać osobiście. Niektóre grupy są bardziej narażone na skrajną samotność, takie jak grupy marginalizowane i osoby starsze. Jak donosi MedicalXpress, jedno badanie przeprowadzone przez UC San Diego wykazało, że społeczności mieszkaniowe dla seniorów miały wskaźniki samotności sięgające 85% w przypadku osób, które zgłaszały doświadczenie umiarkowanej lub ciężkiej samotności.

Aby określić rozwiązania tego problemu, socjolodzy muszą uzyskać dokładny obraz sytuacji, określając zarówno głębokość, jak i zakres problemu. Niestety, większość metod gromadzenia danych na temat samotności jest ograniczona w znaczących aspektach. Samoopis, na przykład, może być tendencyjny w kierunku bardziej skrajnych przypadków samotności. Ponadto pytania, które bezpośrednio pytają uczestników badań o to, jak “samotni” się czują, mogą być czasem nieprecyzyjne ze względu na społeczne stygmaty związane z samotnością.

W celu opracowania lepszego wskaźnika ilościowego samotności autorzy badania zwrócili się ku przetwarzaniu języka naturalnego i uczeniu maszynowemu. Metody NLP stosowane przez naukowców są stosowane obok tradycyjnych narzędzi pomiaru samotności, a można się spodziewać, że analiza naturalnych sposobów użycia języka doprowadzi do mniej tendencyjnego, bardziej szczerego przedstawienia samotności ludzi.

Głównym autorem nowego badania była Ellen Lee, asystentka profesora psychiatrii w Szkole Medycznej UC San Diego. Lee i inni naukowcy skupili się na 80 uczestnikach w wieku od 66 do 94 lat. Uczestnicy badania zostali zachęceni przez naukowców do odpowiedzi na pytania w sposób bardziej naturalny i nieustrukturyzowany niż w innych badaniach. Naukowcy nie tylko zadawali pytania i klasyfikowali odpowiedzi. Jak wyjaśniła pierwsza autorka, Ph.D. Varsha Badal, korzystanie z uczenia maszynowego i NLP pozwoliło zespołowi badawczemu na analizę długich odpowiedzi z wywiadów i znalezienie sposobów, w jaki subtelne wybory słów i wzorce mowy mogą wskazywać na samotność, gdy są brane razem:

“NLP i uczenie maszynowe pozwalają nam systematycznie badać długie wywiady z wieloma osobami i badać, w jaki sposób subtelne cechy mowy, takie jak emocje, mogą wskazywać na samotność. Podobne analizy emocjonalne przeprowadzane przez ludzi byłyby otwarte na tendencyjność, brakowałoby im spójności i wymagałyby obszernego szkolenia, aby je ustandaryzować”.

Zdaniem zespołu badawczego, osoby samotne miały zauważalne różnice w sposobie odpowiedzi na pytania w porównaniu z osobami nie-samotnymi. Osoby samotne wyrażały więcej smutku, gdy pytano je o samotność, i miały dłuższe odpowiedzi ogólnie. Mężczyźni byli mniej skłonni do przyznania, że czują się samotni, niż kobiety. Ponadto mężczyźni byli bardziej skłonni do używania słów wyrażających radość lub strach niż kobiety.

Naukowcy badania wyjaśnili, że wyniki pomogły wyjaśnić różnice między typowymi wskaźnikami badań nad samotnością a sposobem, w jaki ludzie subiektywnie doświadczają i opisują samotność. Wyniki badania sugerują, że samotność może być wykryta za pomocą analizy wzorców mowy, a jeśli te wzorce okażą się niezawodne, mogą one pomóc w diagnozowaniu i leczeniu samotności u osób starszych. Modele uczenia maszynowego opracowane przez naukowców były w stanie przewidzieć jakościową samotność z dokładnością około 94%. Konieczne będą dalsze badania, aby sprawdzić, czy model jest solidny i czy jego sukces może być powtórzony. Tymczasem członkowie zespołu badawczego mają nadzieję zbadać, w jaki sposób cechy NLP mogą być skorelowane z mądrością i samotnością, które mają odwrotną korelację u osób starszych.