Es wurde ein künstliches Intelligenzmodell entwickelt, das die psychische Gesundheit eines Benutzers erkennen kann, indem es einfach seine Gespräche auf der sozialen Plattform Reddit analysiert.
Ein Team von Informatikern des Dartmouth College in Hanover, New Hampshire, hat sich daran gemacht, ein KI-Modell für die Analyse von Social-Media-Texten zu trainieren.
Es ist Teil einer neuen Welle von Screening-Tools, die Computer verwenden, um Social-Media-Posts zu analysieren und einen Einblick in die mentalen Zustände der Menschen zu gewinnen.
Das Team hat Reddit ausgewählt, um sein Modell zu trainieren, da es eine halbe Milliarde aktive Benutzer hat, die alle regelmäßig eine breite Palette von Themen über ein Netzwerk von Subreddits diskutieren.
Sie konzentrierten sich auf die Suche nach der emotionalen Absicht des Beitrags und nicht auf den eigentlichen Inhalt und stellten fest, dass er im Laufe der Zeit bei der Entdeckung psychischer Gesundheitsprobleme besser abschneidet.
Diese Art von Technologie könnte eines Tages zur Unterstützung bei der Diagnose psychischer Erkrankungen oder zur Moderation von Inhalten in sozialen Medien eingesetzt werden.
Es wurde ein künstliches Intelligenzmodell entwickelt, das die psychische Gesundheit eines Benutzers erkennen kann, indem es einfach seine Gespräche auf der sozialen Plattform Reddit analysiert
Frühere Studien, die nach Hinweisen auf psychische Erkrankungen in Social-Media-Beiträgen suchten, haben sich eher mit dem Text als mit der Absicht befasst.
Es gibt viele Gründe, warum Menschen keine Hilfe für psychische Störungen suchen, darunter Stigmatisierung, hohe Kosten und mangelnder Zugang zu Dienstleistungen, sagte das Team.
Laut Xiaobo Guo, Co-Autor der neuen Studie, besteht auch die Tendenz, Anzeichen psychischer Störungen zu minimieren oder sie mit Stress in Verbindung zu bringen.
Es ist möglich, dass sie mit etwas Aufforderung Hilfe suchen, sagte er, und hier können digitale Screening-Tools einen Unterschied machen.
„Soziale Medien bieten eine einfache Möglichkeit, das Verhalten der Menschen zu erfassen“, fügte Guo hinzu.
Reddit war ihre bevorzugte Plattform, da sie von einer großen, aktiven Benutzerbasis genutzt wird, die eine breite Palette von Themen diskutiert.
Die Posts und Kommentare sind öffentlich zugänglich, und die Forscher konnten Daten sammeln, die bis ins Jahr 2011 zurückreichen.
In ihrer Studie konzentrierten sich die Forscher auf sogenannte emotionale Störungen – schwere Depressionen, Angstzustände und bipolare Störungen – die durch unterschiedliche emotionale Muster gekennzeichnet sind, die verfolgt werden können.
Ein Team von Informatikern des Dartmouth College in Hanover, New Hampshire, hat sich daran gemacht, ein KI-Modell für die Analyse von Social-Media-Texten zu trainieren. Bild einer Bildagentur
Sie untersuchten Daten von Benutzern, die nach eigenen Angaben eine dieser Störungen hatten, und von Benutzern ohne bekannte psychische Störungen.
Sie trainierten ihr KI-Modell, um die in den Beiträgen der Benutzer ausgedrückten Emotionen zu kennzeichnen und die emotionalen Übergänge zwischen verschiedenen Beiträgen abzubilden.
Apost könnte von der KI als „Freude“, „Wut“, „Traurigkeit“, „Angst“, „keine Emotionen“ oder eine Kombination davon bezeichnet werden.
Die Karte ist eine Matrix, die zeigt, wie wahrscheinlich es war, dass ein Benutzer von einem Zustand in einen anderen wechselte, beispielsweise von Wut in einen neutralen Zustand ohne Emotionen.
Verschiedene emotionale Störungen haben ihre eigenen charakteristischen Muster emotionaler Übergänge, erklärte das Team.
Indem es einen emotionalen „Fingerabdruck“ für einen Benutzer erstellt und ihn mit etablierten Signaturen emotionaler Störungen vergleicht, kann das Modell diese erkennen.
Beispielsweise weisen bestimmte Muster der Wortverwendung und des Tons innerhalb einer Nachricht auf einen emotionalen Schlüsselzustand hin – und über mehrere Posts hinweg wird ein Muster entdeckt.
Um ihre Ergebnisse zu validieren, testeten sie es an Stellen, die während des Trainings nicht verwendet wurden, und zeigten, dass das Modell genau vorhersagt, welche Benutzer möglicherweise eine dieser Störungen haben oder nicht, und dass es sich im Laufe der Zeit verbesserte.
“Dieser Ansatz umgeht ein wichtiges Problem namens “Information Leakage”, auf das typische Screening-Tools stoßen”, sagt Soroush Vosoughi, Assistenzprofessor für Informatik und ein weiterer Co-Autor.
Andere Modelle basieren darauf, den Inhalt des Textes zu hinterfragen und sich auf ihn zu verlassen, sagt er, und obwohl die Modelle eine hohe Leistung zeigen, können sie auch irreführend sein.
„Wenn ein Modell zum Beispiel lernt, ‚COVID‘ mit ‚Traurigkeit‘ oder ‚Angst‘ zu korrelieren“, erklärt Vosoughi, wird es natürlich davon ausgehen, dass ein Wissenschaftler, der (ziemlich leidenschaftslos) über COVID-19 studiert und postet, an Depressionen oder Angstzuständen leidet.
„Andererseits konzentriert sich das neue Modell nur auf die Emotion und erfährt nichts über das jeweilige Thema oder Ereignis, das in den Beiträgen beschrieben wird.“
Während die Forscher sich nicht mit Interventionsstrategien befassen, hoffen sie, dass diese Arbeit den Weg zur Prävention weisen kann. In ihrem Papier plädieren sie nachdrücklich für eine sorgfältigere Prüfung von Modellen auf der Grundlage von Social-Media-Daten.
“Es ist sehr wichtig, Modelle zu haben, die gut funktionieren”, sagt Vosoughi, “aber auch ihre Funktionsweise, Vorurteile und Einschränkungen wirklich verstehen.”
Die Ergebnisse wurden im Preprint auf ArXiv veröffentlicht.
WIE KÜNSTLICHE INTELLIGENZEN MIT NEURONALEN NETZWERKEN LERNEN
KI-Systeme stützen sich auf künstliche neuronale Netze (KNNs), die versuchen, die Funktionsweise des Gehirns zu simulieren, um zu lernen.
ANNs können darauf trainiert werden, Muster in Informationen zu erkennen – einschließlich Sprache, Textdaten oder visuellen Bildern – und sind die Grundlage für eine Vielzahl von Entwicklungen in der KI der letzten Jahre.
Herkömmliche KI verwendet Eingaben, um einen Algorithmus über ein bestimmtes Thema zu „lehren“, indem sie ihn mit riesigen Mengen an Informationen füttert.
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Zu den praktischen Anwendungen gehören die Sprachübersetzungsdienste von Google, die Gesichtserkennungssoftware von Facebook und die bildverändernden Live-Filter von Snapchat.
Die Eingabe dieser Daten kann sehr zeitaufwändig sein und ist auf eine Art von Wissen beschränkt.
Eine neue Generation von ANNs namens Adversarial Neural Networks lässt den Verstand zweier KI-Bots gegeneinander antreten, wodurch sie voneinander lernen können.
Dieser Ansatz soll den Lernprozess beschleunigen und die von KI-Systemen erzeugte Ausgabe verfeinern.