Новое исследование показало, что искусственный интеллект (ИИ) может с высокой точностью обнаруживать признаки депрессии в текстах, размещённых в интернете.
Исследование, опубликованное в журнале Corpus-Based Studies Across Humanities, показало, что модели машинного обучения (МО), одной из форм ИИ, могут выявлять депрессию в постах на Reddit с точностью 96%. Исследователи утверждают, что это исследование показывает, как даже короткие сообщения в социальных сетях могут раскрывать эмоции.
«Язык — это не только средство передачи информации, — говорит Янгмин Ким, кандидат наук в области прикладной лингвистики и ведущий автор исследования. — Он также показывает, как люди себя чувствуют. Даже когда кто-то не говорит: „Я в депрессии“, его слова могут выражать боль».
Ким и соавтор Юте Рёмер-Бэррон, профессор прикладной лингвистики в Университете штата Джорджия, выбрали Reddit, потому что пользователи могут публиковать анонимно, и они часто высказываются там более открыто, чем на других сайтах. Ким сказал, что отсутствие стигмы сделало Reddit хорошим местом для изучения дискурса о психическом здоровье.
Ким и Рёмер-Бэррон разработали модель МО и проанализировали 40 000 постов из двух групп Reddit. Одна из них — r/depression, для обсуждения вопросов психического здоровья. Другая — r/relationship_advice, для обсуждения повседневных проблем. Сравнение двух групп помогло им выявить слова и шаблоны, связанные с депрессией.
Пользователи форума о депрессии использовали больше слов от первого лица (таких как «я» и «мне»). Они также использовали больше фраз, выражающих безысходность, например, «я не знаю, что делать».
«Эти короткие, прямые фразы несут эмоциональный вес, — сказала Ким. — Они показывают сосредоточенность на себе и изоляцию. Оба эти состояния часто встречаются в дискурсе о депрессии».
Исследователи использовали моделирование тем на основе LLM — метод искусственного интеллекта, который сканирует большие объёмы текста и группирует слова, появляющиеся вместе, чтобы выявить темы. Они увидели разговоры о школе, семье и медицине. Один из шаблонов, который выделялся, был связан с праздниками.
Модель определила «Рождество», «день рождения» и «День благодарения» как ключевые слова, которые часто связаны с изоляцией, стрессом или болезненными воспоминаниями.
«Для многих дни, такие как Рождество, являются радостными, — сказала Ким. — Но, согласно нашим данным, для некоторых эти дни могут быть одинокими и печальными и усугублять чувство депрессии. Это показывает, что время, которое должно быть приятным, может вызывать боль у некоторых людей».
Исследование подчёркивает, что, хотя праздники не вызывают депрессию, они могут усиливать чувство изоляции или стресса, что может ухудшать симптомы депрессии. Эта закономерность также наблюдалась в более ранних исследованиях, связывающих социальную изоляцию и риски для психического здоровья.
Рёмер-Бэррон сказала, что проект начался как задание в её курсе фразеологии, который исследует, как языковые закономерности передают значение. Она предложила Ким расширить его курсовую работу до исследования для публикации.
Она объяснила, что прикладная лингвистика, и корпусная лингвистика в частности, даёт исследователям инструменты для изучения того, как люди используют язык в повседневной жизни. По её словам, комбинируя эти инструменты с вычислительными методами, исследователи могут обнаружить закономерности в больших наборах данных естественного языка, которые было бы трудно выявить вручную.
Ким добавил: «В будущем мы проверим, могут ли подходы МО и ИИ также выявлять язык, специфичный для тревожных расстройств или посттравматического стрессового расстройства. Мы также посмотрим, изменятся ли результаты в разных языках и культурах».
Цель исследования не заключалась в том, чтобы поставить диагноз людям. Но исследователи считают, что их метод может помочь создать системы раннего предупреждения для выявления признаков депрессии. Эти системы помогут модераторам социальных сетей, оздоровительным программам и экспертам в области здравоохранения.
«ИИ не может заменить экспертов в области психического здоровья, — сказал Ким. — Его следует рассматривать как дополнение — инструмент, помогающий выявлять людей, которым может потребоваться поддержка».
Предоставлено
Университетом штата Джорджия