Ученые обнаруживают одиночество с помощью ИИ и НЛП

Исследователи из медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего использовали алгоритмы искусственного интеллекта для количественной оценки одиночества у пожилых людей и определения того, как пожилые люди могут выражать одиночество в своей речи.

За последние двадцать лет или около того социологи описали тенденцию роста одиночества в популяции. Исследования, проведенные за последнее десятилетие, в частности, документировали рост одиночества в больших сегментах общества, что влияет на уровень депрессии, самоубийств, употребления наркотиков и общее здоровье. Эти проблемы еще больше усугубляются пандемией Covid-19, поскольку люди не могут безопасно встречаться и общаться лично. Определенные группы более уязвимы к крайнему одиночеству, такие как маргинализированные группы и пожилые люди. Как сообщает MedicalXpress, одно исследование, проведенное UC San Diego, показало, что сообщества для пожилых людей имели уровень одиночества, приближающийся к 85%, когда учитывались те, кто сообщил о умеренном или сильном одиночестве.

Чтобы определить решения этой проблемы, социологам необходимо получить точное представление о ситуации, определяя как глубину, так и масштаб проблемы. К сожалению, большинство методов сбора данных об одиночестве ограничены в заметных аспектах. Самоотчетность, например, может быть偏енной в сторону более крайних случаев одиночества. Кроме того, вопросы, которые直接 спрашивают участников исследования, чтобы количественно оценить, насколько они чувствуют себя “одинокими”, иногда могут быть неточными из-за социальных стигм, окружающих одиночество.

В попытке разработать лучший показатель для количественной оценки одиночества авторы исследования обратились к обработке естественного языка и машинному обучению. Методы НЛП, используемые исследователями, используются вместе с традиционными инструментами измерения одиночества, и надеются, что анализ естественных способов использования языка приведет к менее предвзятому, более честному представлению одиночества людей.

Старший автор нового исследования была Эллен Ли, помощник профессора психиатрии в медицинской школе UC San Diego. Ли и другие исследователи сосредоточили свое исследование на 80 участниках в возрасте от 66 до 94 лет. Участникам исследования было предложено ответить на вопросы более естественным и неструктурированным образом, чем в большинстве других исследований. Исследователи не просто задавали вопросы и классифицировали ответы. Как объяснила первый автор, доктор Варша Бадал, использование машинного обучения и НЛП позволило исследовательской команде взять эти длинные интервью и найти, как тонкие выбор слова и закономерности речи могут указывать на одиночество, когда они объединяются:

“НЛП и машинное обучение позволяют нам систематически изучать длинные интервью многих людей и исследовать, как тонкие речевые особенности, такие как эмоции, могут указывать на одиночество. Аналогичный анализ эмоций людьми был бы подвержен предвзятости, не имел бы последовательности и требовал бы обширной подготовки для стандартизации”.

Согласно исследовательской команде, люди, которые были одиноки, имели заметные различия в том, как они отвечали на вопросы по сравнению с неодинокими респондентами. Одинокие респонденты выражали больше печали, когда их спрашивали о одиночестве, и имели более длинные ответы в целом. Мужчины были менее склонны признавать, что они чувствуют себя одинокими, чем женщины. Кроме того, мужчины были более склонны использовать слова, выражающие радость или страх, чем женщины.

Исследователи объяснили, что результаты помогли пролить свет на различия между типичными исследовательскими метриками одиночества и тем, как люди субъективно переживают и описывают одиночество. Результаты исследования предполагают, что одиночество можно обнаружить путем анализа закономерностей речи, и если эти закономерности окажутся надежными, они могут помочь диагностировать и лечить одиночество у пожилых людей. Модели машинного обучения, разработанные исследователями, смогли предсказать качественное одиночество с точностью примерно 94%. Необходимо провести больше исследований, чтобы выяснить, является ли модель устойчивой и может ли ее успех быть воспроизведен. Тем временем члены исследовательской команды надеются изучить, как особенности НЛП могут коррелировать с мудростью и одиночеством, которые имеют обратную корреляцию у пожилых людей.