Новое исследование показало, что искусственный интеллект может с высокой точностью выявлять признаки депрессии в текстах, размещённых в интернете.
В исследовании, опубликованном в журнале Corpus-Based Studies Across Humanities, было обнаружено, что модели машинного обучения (МО), являющиеся одной из форм ИИ, могут выявлять депрессию в постах на Reddit с точностью 96%.
Авторы исследования утверждают, что это открытие показывает, как даже короткие сообщения в социальных сетях могут раскрывать эмоции.
«Язык используется не только для передачи информации, — говорит Янгмин Ким, кандидат наук по прикладной лингвистике и ведущий автор исследования. — Он также показывает, как люди себя чувствуют. Даже если кто-то не говорит: „Я в депрессии“, его слова могут свидетельствовать о боли».
Ким и соавтор Юте Рёмер-Бэррон, профессор прикладной лингвистики в Университете штата Джорджия, выбрали Reddit, поскольку пользователи могут публиковать анонимные сообщения и зачастую говорят там более открыто, чем на других сайтах. Ким считает, что отсутствие стигмы сделало Reddit подходящим местом для изучения дискуссий о психическом здоровье.
Ким и Рёмер-Бэррон разработали модель МО и проанализировали 40 000 постов из двух групп Reddit. Одна была r/depression, для дискуссий о психическом здоровье. Другая — r/relationship_advice, для обсуждения повседневных проблем. Сравнение двух групп помогло им выявить слова и закономерности, связанные с депрессией.
Пользователи форума о депрессии чаще использовали местоимения первого лица (например, «я» и «мне»). Они также использовали больше фраз, выражающих безысходность, таких как «я не знаю, что делать».
«Эти короткие, прямые фразы несут эмоциональный вес, — говорит Ким. — Они показывают сосредоточенность на себе и изоляцию. Оба эти явления часто встречаются в дискуссиях о депрессии».
Исследователи использовали моделирование тем на основе больших языковых моделей (LLM) — метод искусственного интеллекта, который сканирует большие объёмы текста и группирует слова, появляющиеся вместе, чтобы выявить темы. Они обнаружили разговоры о школе, семье и медицине. Одной из особенностей, которая привлекла внимание, было упоминание праздников.
Модель определила «Рождество», «день рождения» и «День благодарения» как ключевые слова, которые часто связаны с изоляцией, стрессом или болезненными воспоминаниями.
«Для многих дни вроде Рождества — это радостные дни, — говорит Ким. — Но, согласно нашим данным, для некоторых эти дни могут быть одинокими и печальными и обострять чувство депрессии. Это показывает, что время, которое должно приносить радость, может вызывать боль у некоторых людей».
В исследовании подчёркивается, что, хотя праздники не вызывают депрессию, они могут усиливать чувство изоляции или стресса, что может ухудшать симптомы депрессии. Эта закономерность также была отмечена в более ранних исследованиях, связывающих социальную изоляцию и риски для психического здоровья.
Рёмер-Бэррон говорит, что проект начался как задание в её курсе фразеологии, который изучает, как языковые паттерны передают смысл. Она предложила Киму расширить его курсовую работу до исследования для публикации.
Она объясняет, что прикладная лингвистика, и в частности корпусная лингвистика, даёт исследователям инструменты для изучения того, как люди используют язык в повседневной жизни. По её словам, сочетание этих инструментов с вычислительными методами позволяет исследователям обнаруживать закономерности в больших массивах данных на естественном языке, которые было бы трудно выявить вручную.
Ким добавляет: «В будущем мы проверим, могут ли подходы МО и ИИ выявлять особенности языка, специфичные для тревожности или посттравматических стрессовых расстройств. Мы также посмотрим, изменятся ли результаты в разных языках и культурах».
Цель исследования не заключалась в том, чтобы ставить диагнозы людям. Однако исследователи считают, что их метод может помочь создать системы раннего предупреждения для выявления признаков депрессии. Такие системы могли бы помочь модераторам социальных сетей, оздоровительным программам и медицинским экспертам.
«ИИ не может заменить экспертов в области психического здоровья, — говорит Ким. — Его следует рассматривать как дополнение — инструмент, помогающий выявлять людей, которым может потребоваться поддержка».
Источник: Университет штата Джорджия.