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

Cercetătorii de la Școala de Medicină a Universității California San Diego au utilizat algoritmi de inteligență artificială pentru a cuantifica singurătatea la vârstnici și pentru a determina cum vârstnicii ar putea exprima singurătatea în vorbirea lor.

În ultimii douăzeci de ani, oamenii de știință sociali au descris o tendință de creștere a singurătății în populație. Studiile efectuate în ultimul deceniu în special au documentat rate crescute de singurătate în mari părți ale societății, ceea ce are impact asupra ratelor de depresie, sinucidere, consum de droguri și sănătate generală. Aceste probleme sunt exacerbate și mai mult de pandemia Covid-19, deoarece oamenii nu pot să se întâlnească și să socializeze în siguranță. Anumite grupuri sunt mai vulnerabile la singurătate extremă, cum ar fi grupurile marginalizate și vârstnicii. După cum a raportat MedicalXpress, un studiu efectuat de UC San Diego a constatat că comunitățile de locuințe pentru vârstnici aveau rate de singurătate care se apropiau de 85% atunci când se numărau cei care au raportat experiențe de singurătate moderată sau severă.

Pentru a determina soluții la această problemă, oamenii de știință sociali au nevoie de o vedere exactă a situației, determinând atât profunzimea, cât și amploarea problemei. Din nefericire, majoritatea metodelor de colectare a datelor despre singurătate sunt limitate în mod semnificativ. Auto-raportarea, de exemplu, poate fi influențată de cazurile mai extreme de singurătate. În plus, întrebările care cer participanților la studiu să cuantifice cât de “singuri” se simt pot fi uneori inexacte din cauza stigmatelor sociale care înconjoară singurătatea.

În încercarea de a proiecta o metrică mai bună pentru cuantificarea singurătății, autorii studiului s-au orientat spre procesarea limbajului natural și învățarea automată. Metodele NLP utilizate de cercetători sunt utilizate alături de instrumentele tradiționale de măsurare a singurătății, și se speră că analizarea modului natural în care oamenii utilizează limbajul va conduce la o reprezentare mai puțin influențată și mai onestă a singurătății oamenilor.

Autorul principal al studiului a fost Ellen Lee, asistent profesor de psihiatrie la Școala de Medicină, 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 cercetători să răspundă la întrebări într-un mod mai natural și mai puțin structurat decât în majoritatea celorlalte studii. Cercetătorii nu au cerut doar întrebări și nu au clasificat răspunsuri. După cum a explicat primul autor, Ph.D. Varsha Badal, utilizarea învățării automate și a NLP a permis echipei de cercetare să ia aceste răspunsuri la întrebări pe termen lung și să descopere cum alegerile subtile de cuvinte și modelele de vorbire ar putea indica singurătatea atunci când sunt luate împreună:

“NLP și învățarea automată ne permit să examinăm sistematic interviuri lungi de la mulți indivizi și să explorăm cum caracteristicile subtile ale vorbirii, cum ar fi emoțiile, pot indica singurătatea. Analizele similare ale emoțiilor de către oameni ar fi deschise la influențe, ar lipsi consistența și ar necesita o pregătire extinsă pentru a standardiza.”

Conform echipei de cercetare, indivizii care erau singuri aveau diferențe notabile în modul în care răspundeau la întrebări în comparație cu respondenții non-singuri. Respondenții singuri ar fi exprimat mai multă tristețe atunci când li s-au pus întrebări cu privire la singurătate și aveau răspunsuri mai lungi în general. Bărbații erau mai puțin dispuși să admită că se simt singuri decât femeile. În plus, bărbații erau mai predispuși să utilizeze cuvinte care exprimă bucurie sau frică decât femeile.

Cercetătorii studiului au explicat că rezultatele au ajutat la elucidarea diferențelor dintre metricile de cercetare tipice pentru singurătate și modul în care indivizii experimentează și descriu subiectiv singurătatea. Rezultatele studiului sugerează că singurătatea ar putea fi detectată prin analiza modelelor de vorbire, și dacă aceste modele se dovedesc a fi fiabile, ar putea ajuta la diagnosticarea și tratarea singurătății la vârstnici. Modelele de învățare automată proiectate de cercetători au putut prezice singurătatea calitativă cu o acuratețe de aproximativ 94%. Mai multe cercetări vor trebui efectuate pentru a vedea dacă modelul este robust și dacă succesul său poate fi replicat. Între timp, membrii echipei de cercetare speră să exploreze cum caracteristicile NLP ar putea fi corelate cu înțelepciunea și singurătatea, care au o corelație inversă la vârstnici.