Shkencëtarët zbulojnë vetminë përmes përdorimit të AI dhe NLP

Studiuesit nga Shkolla e Mjekësisë e Universitetit të Kalifornisë në San Diego kanë përdorur algoritme të inteligjencës artificiale për të përcaktuar sasinë e vetmisë tek të moshuarit dhe për të përcaktuar se si të rriturit e moshuar mund të shprehin vetminë në të folurin e tyre.

Gjatë njëzet viteve të fundit apo më shumë, shkencëtarët socialë kanë përshkruar një trend i rritjes së vetmisë në popullatë. Studimet e bëra gjatë dekadës së fundit në veçanti kanë dokumentuar rritje të shkallës së vetmisë në pjesë të mëdha të shoqërisë, gjë që ka ndikim në shkallën e depresionit, shkallën e vetëvrasjeve, përdorimin e drogës dhe shëndetin e përgjithshëm. Këto probleme janë vetëm përkeqësuar nga Covid-19 pandemia, pasi njerëzit nuk janë në gjendje të takohen dhe të shoqërohen personalisht në mënyrë të sigurt. Disa grupe janë më të prekshme ndaj vetmisë ekstreme, si grupet e margjinalizuara dhe të rriturit e moshuar. Siç raportoi MedicalXpress, një studim i bërë nga UC San Diego zbuloi se komunitetet e të moshuarve të banimit kishin shkallë të vetmisë që i afrohej 85% kur numëroheshin ata që raportuan se kishin përjetuar vetmi të moderuar ose të rëndë.

Për të përcaktuar zgjidhjet e këtij problemi, shkencëtarët socialë duhet të kenë një pamje të saktë të situatës, duke përcaktuar thellësinë dhe gjerësinë e çështjes. Fatkeqësisht, shumica e metodave të mbledhjes së të dhënave për vetminë janë të kufizuara në aspekte të dukshme. Vetë-raportimi, për shembull, mund të jetë i njëanshëm drejt rasteve më ekstreme të vetmisë. Për më tepër, pyetjet që drejtpërdrejt u kërkojnë pjesëmarrësve të studimit të përcaktojnë sasinë se sa "të vetmuar" ndihen ata ndonjëherë mund të jenë të pasakta për shkak të stigmave sociale që rrethojnë vetminë.

Në përpjekje për të hartuar një metrikë më të mirë për përcaktimin sasior të vetmisë, autorët e studimit iu drejtuan përpunimit të gjuhës natyrore dhe mësimit të makinerive. Metodat NLP të përdorura nga studiuesit përdoren së bashku me mjetet tradicionale të matjes së vetmisë dhe shpresohet që analizimi i mënyrave natyrale që njerëzit përdorin gjuhën do të çojë në një përfaqësim më pak të njëanshëm dhe më të sinqertë të vetmisë së njerëzve.

Autorja e vjetër e studimit të ri ishte Ellen Lee, asistente profesoreshë e psikiatrisë në Shkollën e Mjekësisë, UC San Diego. Lee dhe studiuesit e tjerë e përqendruan studimin e tyre në 80 pjesëmarrës nga mosha 66 deri në 94 vjeç. Pjesëmarrësit në studim u inkurajuan nga studiuesit t'u përgjigjen pyetjeve në një mënyrë që ishte më e natyrshme dhe e pastrukturuar se shumica e studimeve të tjera. Studiuesit nuk po bënin vetëm pyetje dhe klasifikonin përgjigjet. Si autori i parë Ph.D. Varsha Badal, shpjegoi se përdorimi i mësimit të makinerive dhe NLP i lejoi ekipit hulumtues të merrte këto përgjigje intervistash në formë të gjatë dhe të zbulonte se si zgjedhja delikate e fjalëve dhe modelet e të folurit mund të jenë tregues të vetmisë kur merren së bashku:

“NLP dhe mësimi i makinerive na lejojnë të shqyrtojmë në mënyrë sistematike intervista të gjata nga shumë individë dhe të eksplorojmë se si tiparet delikate të të folurit si emocionet mund të tregojnë vetminë. Analiza të ngjashme të emocioneve nga njerëzit do të ishin të hapura ndaj paragjykimeve, do të mungonin qëndrueshmërinë dhe do të kërkonin trajnim të gjerë për t'u standardizuar.

Sipas ekipit hulumtues, individët që ishin të vetmuar kishin dallime të dukshme në mënyrën se si iu përgjigjën pyetjeve në krahasim me të anketuarit jo të vetmuar. Të anketuarit e vetmuar do të shprehnin më shumë trishtim kur bënin pyetje në lidhje me vetminë dhe kishin përgjigje më të gjata në përgjithësi. Burrat kishin më pak gjasa të pranonin se ndiheshin të vetmuar sesa gratë. Për më tepër, burrat kishin më shumë gjasa të përdornin fjalë që shprehnin gëzim ose frikë sesa gratë.

Studiuesit e studimit shpjeguan se rezultatet ndihmuan në sqarimin e dallimeve midis matjeve tipike të kërkimit për vetminë dhe mënyrës se si individët e përjetojnë dhe përshkruajnë subjektivisht vetminë. Rezultatet e studimit nënkuptojnë se vetmia mund të zbulohet përmes analizës së modeleve të të folurit dhe nëse këto modele rezultojnë të jenë të besueshme, ato mund të ndihmojnë në diagnostikimin dhe trajtimin e vetmisë tek të moshuarit. Modelet e mësimit të makinerive të dizajnuara nga studiuesit ishin në gjendje të parashikonin vetminë cilësore me afërsisht 94% saktësi. Do të duhet të kryhen më shumë kërkime për të parë nëse modeli është i fortë dhe nëse suksesi i tij mund të përsëritet. Ndërkohë, anëtarët e ekipit hulumtues shpresojnë të eksplorojnë se si tiparet e NLP mund të lidhen me mençurinë dhe vetminë, të cilat kanë një korrelacion të anasjelltë tek të rriturit e moshuar.