Znanstveniki zaznavajo osamljenost z uporabo AI in NLP

Raziskovalci z Medicinske fakultete Univerze v Kaliforniji v San Diegu so uporabili algoritme umetne inteligence, da bi kvantificirali osamljenost pri starejših odraslih in ugotovili, kako lahko starejši odrasli izražajo osamljenost v svojem govoru.

V zadnjih dvajsetih letih so družboslovci opisali trend naraščajoče osamljenosti v populaciji. Študije, opravljene v zadnjem desetletju, so zlasti dokumentirale naraščajoče stopnje osamljenosti v velikih delih družbe, kar vpliva na stopnjo depresije, stopnjo samomorov, uporabo drog in splošno zdravje. Te težave so samo poslabšal Covid-19 pandemije, saj se ljudje ne morejo varno osebno srečati in družiti. Nekatere skupine so bolj ranljive za izjemno osamljenost, kot so marginalizirane skupine in starejši odrasli. Kot poroča MedicalXpress, ena študija, ki jo je izvedla UC San Diego, je pokazala, da se stopnja osamljenosti stanovanjskih skupnosti za starejše približuje 85 %, če upoštevamo tiste, ki so poročali o zmerni ali hudi osamljenosti.

Da bi našli rešitve za ta problem, morajo družboslovci pridobiti natančen pogled na situacijo ter določiti globino in širino vprašanja. Na žalost je večina metod zbiranja podatkov o osamljenosti v pomembnih pogledih omejena. Samoporočanje je na primer lahko pristransko k bolj skrajnim primerom osamljenosti. Poleg tega so lahko vprašanja, ki neposredno od udeležencev študije zahtevajo, da kvantificirajo, kako »osamljeni« se počutijo, včasih netočna zaradi družbene stigme, ki obdaja osamljenost.

V prizadevanju, da bi oblikovali boljšo metriko za kvantificiranje osamljenosti, so se avtorji študije obrnili na obdelavo naravnega jezika in strojno učenje. Metode NLP, ki jih uporabljajo raziskovalci, se uporabljajo poleg tradicionalnih orodij za merjenje osamljenosti in upajo, da bo analiza naravnih načinov, kako ljudje uporabljajo jezik, vodila do manj pristranske in bolj poštene predstavitve osamljenosti ljudi.

Višji avtor nove študije je bila Ellen Lee, docentka psihiatrije na Medicinski fakulteti UC San Diego. Lee in drugi raziskovalci so svojo študijo osredotočili na 80 udeležencev, starih od 66 do 94 let. Raziskovalci so udeležence študije spodbujali, da so na vprašanja odgovarjali na način, ki je bil bolj naraven in nestrukturiran kot večina drugih študij. Raziskovalci niso samo postavljali vprašanj in razvrščali odgovorov. Kot prvi avtor dr. Varsha Badal je pojasnila, da je uporaba strojnega učenja in NLP raziskovalni skupini omogočila, da je vzela odgovore na te dolge intervjuje in ugotovila, kako lahko subtilna izbira besed in govorni vzorci kažejo na osamljenost, če jih vzamemo skupaj:

»NLP in strojno učenje nam omogočata sistematično pregledovanje dolgih intervjujev številnih posameznikov in raziskovanje, kako lahko subtilne govorne lastnosti, kot so čustva, kažejo na osamljenost. Podobne analize čustev s strani ljudi bi bile odprte za pristranskost, manjkale bi doslednosti in bi zahtevale obsežno usposabljanje za standardizacijo.

Po mnenju raziskovalne skupine so imeli posamezniki, ki so bili osamljeni, opazne razlike v načinih, kako so se odzvali na vprašanja v primerjavi z anketiranci, ki niso bili osamljeni. Osamljeni anketiranci bi ob vprašanjih o osamljenosti izrazili več žalosti in na splošno imeli daljše odgovore. Moški so manj verjetno priznali, da se počutijo osamljene kot ženske. Poleg tega so moški pogosteje uporabljali besede, ki izražajo veselje ali strah, kot ženske.

Raziskovalci študije so pojasnili, da so rezultati pomagali razjasniti razlike med tipičnimi raziskovalnimi metrikami za osamljenost in načinom, kako posamezniki subjektivno doživljajo in opisujejo osamljenost. Rezultati študije kažejo, da je osamljenost mogoče odkriti z analizo govornih vzorcev in če se ti vzorci izkažejo za zanesljive, bi lahko pomagali pri diagnosticiranju in zdravljenju osamljenosti pri starejših odraslih. Modeli strojnega učenja, ki so jih oblikovali raziskovalci, so lahko napovedali kvalitativno osamljenost s približno 94-odstotno natančnostjo. Opraviti bo treba več raziskav, da bi ugotovili, ali je model robusten in ali je njegov uspeh mogoče ponoviti. Medtem pa člani raziskovalne skupine upajo, da bodo raziskali, kako bi lahko bile funkcije NLP povezane z modrostjo in osamljenostjo, ki imata obratno korelacijo pri starejših odraslih.