Oamenii de știință detectează singurătatea prin utilizarea inteligenței artificiale și a NLP

Cercetătorii de la Universitatea din California San Diego School of Medicine au folosit algoritmi de inteligență artificială pentru a cuantifica singurătatea la adulții în vârstă și pentru a determina modul în care adulții în vârstă ar putea exprima singurătatea în vorbirea lor.

În ultimii douăzeci de ani, oamenii de științe sociale au descris-o o tendință de creștere a singurătății in populatie. În special, studiile efectuate în ultimul deceniu au documentat creșterea ratelor de singurătate în mari părți ale societății, ceea ce are impact asupra ratelor depresiei, ratelor de sinucidere, consumului de droguri și sănătății generale. Aceste probleme sunt doar exacerbată de Covid-19 pandemie, deoarece oamenii nu pot să se întâlnească în siguranță și să socializeze în persoană. Anumite grupuri sunt mai vulnerabile la singurătatea extremă, cum ar fi grupurile marginalizate și adulții în vârstă. După cum a raportat MedicalXpress, un studiu realizat de UC San Diego a constatat că comunitățile de locuințe pentru seniori aveau rate de singurătate care se apropiau de 85% atunci când se numără pe cei care au raportat că au experimentat singurătate moderată sau severă.

Pentru a determina soluții la această problemă, oamenii de știință socială trebuie să obțină o imagine exactă a situației, determinând atât profunzimea, cât și amploarea problemei. Din păcate, majoritatea metodelor de culegere a datelor despre singurătate sunt limitate în privințe notabile. Auto-raportarea, de exemplu, poate fi părtinitoare către cazurile mai extreme de singurătate. În plus, întrebările care le cer în mod direct participanților la studiu să cuantifice cât de „singurați” se simt, pot fi uneori inexacte din cauza stigmatelor sociale care înconjoară singurătatea.

În efortul de a proiecta o măsură mai bună pentru cuantificarea singurătății, autorii studiului s-au orientat către procesarea limbajului natural și învățarea automată. Metodele NLP folosite de cercetători sunt folosite alături de instrumentele tradiționale de măsurare a singurătății și se speră că analiza modalităților naturale în care oamenii folosesc limbajul va duce la o reprezentare mai puțin părtinitoare și mai onesta a singurătății oamenilor.

Autorul principal al noului studiu a fost Ellen Lee, profesor asistent de psihiatrie la Scoala de Medicina din UC San Diego. Lee și ceilalți cercetători și-au concentrat studiul pe 80 de participanți cu vârste cuprinse între 66 și 94 de ani. Participanții la studiu au fost încurajați de către cercetători să răspundă la întrebări într-un mod mai natural și mai nestructurat decât majoritatea celorlalte studii. Cercetătorii nu puneau doar întrebări și clasifică răspunsurile. Ca prim autor Ph.D. Varsha Badal, a explicat că utilizarea învățării automate și a NLP a permis echipei de cercetare să ia aceste răspunsuri lungi la interviu și să descopere cât de subtile alegerea cuvintelor și modelele de vorbire ar putea indica singurătatea atunci când sunt luate împreună:

„NLP și învățarea automată ne permit să examinăm sistematic interviurile lungi de la mulți indivizi și să explorăm modul în care trăsăturile subtile de vorbire, cum ar fi emoțiile, pot indica singurătatea. Analizele emoționale similare efectuate de oameni ar fi predispuse la părtinire, ar lipsi de consistență și ar necesita o pregătire extinsă pentru a se standardiza.”

Potrivit echipei de cercetare, indivizii care erau singuri au avut diferențe vizibile în felul în care au răspuns la întrebări în comparație cu respondenții nesingurați. Respondenții singuri și-ar exprima mai multă tristețe atunci când le-au fost adresați întrebări referitoare la singurătate și au avut răspunsuri mai lungi în general. Bărbații erau mai puțin probabil să admită că se simt singuri decât femeile. În plus, bărbații erau mai predispuși să folosească cuvinte care exprimă bucurie sau frică decât femeile.

Cercetătorii studiului au explicat că rezultatele au ajutat la elucidarea diferențelor dintre metricile tipice ale cercetării pentru singurătate și modul în care indivizii experimentează și descriu în mod subiectiv singurătatea. Rezultatele studiului sugerează că singurătatea ar putea fi detectată prin analiza modelelor de vorbire și, dacă aceste modele se dovedesc a fi de încredere, ar putea ajuta la diagnosticarea și tratarea singurătății la adulții în vârstă. Modelele de învățare automată concepute de cercetători au fost capabile să prezică singurătatea calitativă cu o precizie de aproximativ 94%. Va trebui efectuată mai multe cercetări pentru a vedea dacă modelul este robust și dacă succesul său poate fi replicat. Între timp, membrii echipei de cercetare speră să exploreze modul în care caracteristicile NLP ar putea fi corelate cu înțelepciunea și singurătatea, care au o corelație inversă la adulții în vârstă.