Система искусственного интеллекта определяет одиночество в естественной речи
Новое исследование, основанное на проверке концепции, проведенное учеными из Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего, продемонстрировало, как инструменты искусственного интеллекта, анализирующие речь, могут эффективно прогнозировать уровень одиночества у пожилых людей.
Обработка естественного языка (NLP) — это общий термин, охватывающий множество методов, которые обрабатывают или анализируют большие объемы неструктурированной естественной речи и текста.
По мере развития систем искусственного интеллекта и машинного обучения ряд увлекательных предварительных исследований начали узнавать такие состояния, как психоз, посттравматическое стрессовое расстройство, биполярное расстройство и депрессия, которые могут быть обнаружены просто путем анализа естественной речи человека.
Сейчас группа исследователей изучает, могут ли эти инструменты НЛП выявить одиночество — растущую проблему со здоровьем, которая была описана как более серьезный фактор преждевременной смертности, чем ожирение.
Эллен Ли, старший автор нового исследования, предполагает, что одиночество является особенно сложным психиатрическим состоянием для измерения, и, поскольку врачи обычно пытаются количественно оценить одиночество пациентов, существует острая необходимость в какой-то объективной оценке.
«В большинстве исследований используется либо прямой вопрос о том, «как часто вы чувствуете себя одиноким», который может привести к предвзятым ответам из-за стигмы, связанной с одиночеством, либо шкалу одиночества UCLA, в которой явно не используется слово «одинокий»», — объясняет Ли. «В этом проекте мы использовали обработку естественного языка или НЛП, непредвзятую количественную оценку выраженных эмоций и чувств, в сочетании с обычными инструментами измерения одиночества».
В новом исследовании приняли участие 80 пожилых людей. Каждый испытуемый оценивался с использованием обычных методов оценки одиночества, а также с помощью более длинного разговорного полуструктурированного интервью продолжительностью до 90 минут.
Интервью были расшифрованы, а затем проанализированы с помощью системы естественного языка, разработанной IBM. Помимо выявления одиночества у субъектов, не охваченных традиционными оценками, система выявила различия в том, как мужчины и женщины говорят об одиночестве.
Сообщается, что система искусственного интеллекта может качественно предсказать одиночество человека с точностью 94%.
Чем более одиноким чувствовал себя человек, тем дольше он отвечал на прямые вопросы об одиночестве. Исследователи даже предполагают, что наличие некой модели «одинокой речи» может быть использовано в будущем для наблюдения за самочувствием пожилых людей.
Было обнаружено, что мужчины, участвовавшие в исследовании, использовали более пугающие и радостные слова в своих более продолжительных беседах, в то время как женщины, участвовавшие в исследовании, с большей вероятностью выражали чувство одиночества. Исследователи предполагают, что результаты исследования, даже не применяя эти виды инструментов НЛП в современной практике, дают врачам важную информацию о различных способах выражения одиночества мужчинами и женщинами.
Следующим этапом исследования будет объединение данных других датчиков в оценки (таких как GPS-слежение и данные о сне), чтобы персонализировать каждый отдельный результат. Кроме того, систему необходимо будет протестировать на более крупных и разнообразных группах, чтобы настроить ее точность.
«В конце концов, сложные системы искусственного интеллекта смогут вмешиваться в режиме реального времени, чтобы помочь людям уменьшить их одиночество за счет принятия позитивных познаний, управления социальной тревогой и участия в значимой социальной деятельности», — заключают ученые.
Исследование было опубликовано в The American Journal of Geriatric Psychiatry.