Studiuesit në Universitetin e São Paulo po përdorin rrjetin social Twitter dhe inteligjencën artificiale për të zhvilluar modele parashikuese për ankthin dhe depresionin tek përdoruesit e mediave sociale që flasin portugalisht.
Studimi është fokusuar në zhvillimin e modeleve parashikuese për ankthin dhe depresionin tek përdoruesit e mediave sociale që flasin portugalisht, duke përdorur një grup të dhënash të reja të quajtur korpusi SetembroBR. Korpusi përbëhet nga informacione të lidhura me tekstin dhe rrjetin në lidhje me 3.9 mijë përdorues të Twitter që vetë-raportuan një diagnozë ose trajtim për një çrregullim mendor.
Studiuesit përdorën mësimin e thellë (anglisht: deep learning), një lloj inteligjence artificiale që përpunon të dhënat në një mënyrë të frymëzuar nga truri i njeriut, për të krijuar katër klasifikues tekstesh dhe fjalësh bazuar në përfaqësimet e koduesit dydrejtimësh nga transformatorët (BERT), një algoritëm i mësimit automatik për përpunimin e gjuhës natyrale. (NLP). Modelet u trajnuan duke përdorur një mostër prej 200 tweets apo postimesh në twitter të zgjedhura në mënyrë të rastësishme nga secili përdorues, me parametrat e përcaktuar duke ekzekutuar pesë herë verifikimin e të dhënave dhe duke llogaritur rezultatin mesatar.
Studimi zbuloi se BERT performoi më së miri për sa i përket parashikimit të depresionit dhe ankthit, me një ndryshim statistikisht domethënës apo sinjifikant midis tij dhe LogReg, opsioni tjetër më i mirë. Modelet analizuan sekuenca fjalësh dhe fjali të plota dhe ishin në gjendje të zbulonin modele në gjuhën e përdorur nga njerëzit me depresion, si përdorimi i shpeshtë i përemrave dhe foljeve në vetën e parë njëjës, si dhe tema që lidhen me vdekjen, krizën dhe psikologjinë.
Hapat e ardhshëm të studimit përfshijnë rafinimin e teknikave llogaritëse, përmirësimin e modeleve dhe zgjerimin e bazës së të dhënave.
Studiuesit shpresojnë se puna e tyre do t’i hapë rrugën aplikacioneve llogaritëse për të ndihmuar në zbulimin e hershëm të çrregullimeve të shëndetit mendor, një çështje kjo urgjente dhe me interes të madh shoqëror.
Studimi i plotë: 10.1007/s10579-022-09633-0
