Nieuwe AI detecteert psychische stoornissen op basis van webposts

Afbeelding: Unsplash/CC0 Publiek domein
Deel dit verhaal!
De academische ontwikkelaar, duidelijk een technocraat van geest, stelt dat "sociale media een gemakkelijke manier bieden om het gedrag van mensen aan te boren". Dus, afhankelijk van hoe het algoritme "geestelijke stoornissen" definieert, kun je stereotiep worden en naar een therapieprogramma worden geleid om je weer op de been te krijgen. ⁃ TN-editor

Dartmouth-onderzoekers hebben een kunstmatige-intelligentiemodel gebouwd voor het detecteren van psychische stoornissen met behulp van gesprekken op Reddit, onderdeel van een opkomende golf van screeningtools die computers gebruiken om posts op sociale media te analyseren en inzicht te krijgen in de mentale toestanden van mensen.

Wat maakt het nieuwe? model apart is een focus op de emoties in plaats van de specifieke inhoud van de sociale media-teksten die worden geanalyseerd. In een paper gepresenteerd op de 20e Internationale Conferentie over Web Intelligence en Intelligent Agent Technology, laten de onderzoekers zien dat deze aanpak in de loop van de tijd beter presteert, ongeacht de onderwerpen die in de berichten worden besproken.

Er zijn veel redenen waarom mensen geen hulp zoeken voor: geestelijke gezondheidsproblemen— stigma, hoge kosten en gebrek aan toegang tot diensten zijn enkele veelvoorkomende belemmeringen. Er is ook een neiging om tekenen van psychische stoornissen of vermeng ze met stress, zegt Xiaobo Guo, Guarini '24, een co-auteur van het artikel. Het is mogelijk dat ze hulp zoeken met wat aansporing, zegt hij, en dat is waar digitale screeningtools een verschil kunnen maken.

"Sociale media bieden een gemakkelijke manier om in te spelen op het gedrag van mensen", zegt Guo. De gegevens zijn vrijwillig en openbaar, gepubliceerd voor anderen om te lezen, zegt hij.

Reddit, dat een enorm netwerk van gebruikersforums biedt, was hun favoriete platform omdat het bijna een half miljard actieve gebruikers heeft die een breed scala aan onderwerpen bespreken. De berichten en opmerkingen zijn openbaar en de onderzoekers zouden gegevens kunnen verzamelen die teruggaan tot 2011.

In hun onderzoek richtten de onderzoekers zich op wat zij noemen emotionele stoornissen- ernstige depressieve, angst- en bipolaire stoornissen - die worden gekenmerkt door duidelijke emotionele patronen. Ze keken naar gegevens van gebruikers die zelf hadden gemeld dat ze een van deze stoornissen hadden en van gebruikers zonder bekende psychische stoornissen.

Ze hebben hun model getraind om de emoties te labelen die in berichten van gebruikers worden uitgedrukt en de emotionele overgangen tussen verschillende berichten in kaart te brengen, zodat een bericht kan worden gelabeld als 'vreugde', 'boosheid', 'verdriet', 'angst', 'geen emotie' of een combinatie hiervan. De kaart is een matrix die zou laten zien hoe waarschijnlijk het was dat een gebruiker van de ene toestand naar de andere ging, bijvoorbeeld van woede naar een neutrale toestand zonder emotie.

Verschillende emotionele stoornissen hebben hun eigen kenmerkende patronen van emotionele overgangen. Door een emotionele "vingerafdruk" voor een gebruiker te maken en deze te vergelijken met vastgestelde tekenen van emotionele stoornissen, kan het model deze detecteren. Om hun resultaten te valideren, hebben ze het getest op berichten die niet tijdens de training zijn gebruikt en laten zien dat het model nauwkeurig voorspelt welke gebruikers wel of niet een van deze aandoeningen hebben.

Deze aanpak omzeilt een belangrijk probleem dat 'informatielekken' wordt genoemd en waar typische screeningtools tegenaan lopen, zegt Soroush Vosoughi, assistent-professor informatica en een andere co-auteur. Andere modellen zijn gebouwd rond het onderzoeken en vertrouwen op de inhoud van de tekst, zegt hij, en hoewel de modellen hoge prestaties laten zien, kunnen ze ook misleidend zijn.

Lees hier het hele verhaal ...

Over de editor

Patrick Wood
Patrick Wood is een toonaangevende en kritische expert op het gebied van duurzame ontwikkeling, groene economie, Agenda 21, 2030 Agenda en historische technocratie. Hij is de auteur van Technocracy Rising: The Trojan Horse of Global Transformation (2015) en co-auteur van Trilaterals Over Washington, Volumes I en II (1978-1980) met wijlen Antony C. Sutton.
Inschrijven
Melden van
gast

11 Comments
Oudste
Nieuwste Meest Gestemd
Inline feedbacks
Bekijk alle reacties

[…] Afkomstig van Technocracy News & Trends […]

[…] Afkomstig van Technocracy News & Trends […]

[…] Lees origineel artikel […]

coronistan.blogspot.com

De fraude met testuitstrijkjes is niet genoeg.

Steve Prewitt

Deze kerels hebben te veel tijd en te veel beursgeld. Ik zou echter graag zien dat ze de mentale stoornissen van "botboeren" analyseren - de ene AI die een andere AI analyseert - hun lonten zouden kunnen ontploffen ...

[…] Afkomstig van Technocracy News Trends […]

Greg

Gedachte misdaad. 1984.

elle

“…onderzoekers richtten zich op wat ze noemen emotionele stoornissen— ernstige depressieve, angst- en bipolaire stoornissen — die worden gekenmerkt door duidelijke emotionele patronen.”

Ik zou zeggen dat de onderzoekers/programmeurs hier hun eigen kleine Minority Report-programma hebben. Het duurt niet lang of ze zijn van plan om onschuldige mensen als gek en gevaarlijk te bestempelen om in de Goelag te worden gegooid, voor het schrijven van meningen.

Hoe voorkom je dat je als gek wordt ontdekt? Werk voor een technocratische bedrijfsentiteit die wordt gefinancierd door totalitairen en schrijf uw realiteit in een programma dat ongetwijfeld anderen identificeerbaar maakt, maar u veilig houdt.

8 maanden geleden voor het laatst bewerkt door elle

[…] Lees meer: ​​​​Nieuwe AI detecteert psychische stoornissen op basis van webberichten […]

[…] Lees meer: ​​​​Nieuwe AI detecteert psychische stoornissen op basis van webberichten […]