هوش مصنوعی (AI) به عنوان یک ابزار بالقوه برای شناسایی نشانه‌های افسردگی از طریق تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی تحسین شده است. با این حال، یک مطالعه اخیر نابرابری نگران‌کننده‌ای را در توانائی مدل‌های هوش مصنوعی برای شناسایی افسردگی در گروه‌های نژادی مختلف روشن می‌کند. در حالی که مدل‌های هوش مصنوعی قدرت بیانی در شناسایی سیگنال‌های افسردگی در آمریکاییان سفید را نشان دادند، اما زمانی که به افراد سیاه‌پوست اعمال شدند، به طرز چشمگیری کم‌کارآمد بودند. این مطالعه بر اهمیت ادغام داده‌های نژادی و قومی متنوع در زمان آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای وظایف مرتبط با بهداشت تأکید دارد.
محققان از ابزار هوش مصنوعی “آماده” استفاده کرده‌اند تا زبان مورد استفاده در پست‌های رسانه‌های اجتماعی از 868 داوطلب، شامل تعداد مساوی از بزرگسالان سیاه و سفید که ویژگی‌های مشابه‌ای از نظر سن و جنس داشتند، بررسی کنند. تمامی شرکت‌کنندگان همچنین نظرسنجی اعتبارسنجی‌شده‌ای را که به طور معمول در تنظیمات بهداشتی برای غربالگری افسردگی استفاده می‌شود، تکمیل کردند.
پژوهش‌های قبلی نشان داده بودند که افرادی که اغلب از ضمایر اول شخص (مانند “من”، “من”، یا “خودم”) و برخی دسته‌های کلمات، از جمله ترمین‌های خود تحقیر، در خطر بیشتری از افسردگی قرار دارند. با این حال، مطالعه جدید روند نشان داد که این ارتباطات زبانی تنها به افراد سفید اعمال شدند. “ضربه زدن به خود” یا توجه به خود، تحقیرِ خود، انتقادِ خود و احساس بیگانگی، نشانگرهای معنی‌داری از افسردگی برای افراد سیاه‌پوست نبودند.
نویسندگان مطالعه برای عدم کلی‌پذیری این ارتباطات زبانی در گروه‌های نژادی ابراز تعجب‌کنندگی کردند. گزارش آنها که در PNAS (مجله نشست قومی علوم) منتشر شده است، از نگرانی درباره نادیده‌گرفتن نژاد در کارهای قبلی درباره ارزیابی بیماری‌های روانی مبنی بر زبان خبر می‌دهد.
ضروری است بیان کرد که داده‌های رسانه‌های اجتماعی به تنهایی نمی‌توانند برای تشخیص افسردگی استفاده شوند. با این حال، می‌تواند به ارزیابی خطر برای افراد یا گروه‌ها کمک کند. شناسایی الگوها در استفاده از زبان، می‌تواند به افراد توجه شود و از این طریق مزایا و تهدیدات سلامت روان جوامع را فهماند.
بی‌تردید، کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی در حوزه سلامت روان بسیار گسترده است. در یک پژوهش قبلی از همان تیم تحقیق، تجزیه و تحلیل زبان بر روی پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی برای ارزیابی سلامت روان در جوامع در طول ویروس کرونا (COVID-19) استفاده شد. علاوه بر این، الگوهای زبانی نشان‌دهنده افسردگی در رسانه‌های اجتماعی، بیانگر مزایای مهمی درباره احتمال ترک درمان و عود بیماران با اختلال مصرفی داروها بوده است.
آدرس کردن به ناموافقی مدل‌های هوش مصنوعی بین گروه‌های نژادی از اهمیت بسزایی برای اطمینان از ارائه خدمات بهداشت روان برابر است. پژوهش‌های آینده باید از اطلاعات شامل استفاده نمایند، با جمع‌آوری داده‌های نژادی و قومی متنوع، برای توسعه مدل‌های هوش مصنوعی که نتایج دقیق و قابل اعتماد برای همگان فراهم نمایند.
سوالات متداول (FAQ)
آیا مدل‌های هوش مصنوعی می‌توانند با دقت افسردگی را از طریق تجزیه و تحلیل رسانه‌های اجتماعی شناسایی کنند؟
بله، مدل‌های هوش مصنوعی با تحلیل الگوهای زبانی در پست‌های رسانه‌های اجتماعی، قابلیت شناسایی نشانگرهای افسردگی را نشان می‌دهند. با این حال، اهمیت داشته باشید که داده‌های رسانه‌های اجتماعی به تنهایی نمی‌توانند برای تشخیص افسردگی استفاده شوند.
مطالعه اخیر چه مطالبی را درباره تأثیربخشی مدل‌های هوش مصنوعی در گروه‌های نژادی مختلف فاش کرد؟
مطالعه نشان داد که مدل‌های هوش مصنوعی بیش از سه برابر کم‌پیش‌بینی در مورد افسردگی در افراد سیاه‌پوست نسبت به افراد سفید را با استفاده از داده‌های رسانه‌های اجتماعی داشتند. این نکته بر اهمیت اضافه کردن داده‌های نژادی و قومی متنوع در زمان آموزش مدل‌های هوش مصنوعی برای برنامه‌های بهداشت روانی تأکید می‌کند.
ارتباطات زبانی معنی‌دار برای افسردگی در مطالعه چی بودند؟
مطالعه نشان داد که ارتباطات زبانی مانند “ضربه زدن به خود” (توجه به خود)، تحقیر خود، انتقاد خود و احساس بیگانگی تنها نشانگرهای افسردگی برای افراد سفید بودند، نه افراد سیاه‌پوست.
چگونه داده‌های رسانه‌های اجتماعی می‌توانند به ارزیابی سلامت روان کمک کنند؟
داده‌های رسانه‌های اجتماعی می‌توانند به ارزیابی خطر برای افراد یا گروه‌ها کمک کنند، و واردات در استفاده از زبان، می‌تواند به فهم بهتر از انجمن‌ها و کمک به ارائه‌دهندگان خدمات بهداشت برای رفع چالش‌های سلامت روان کمک کند.
کاربردهای بالقوه هوش مصنوعی در مراقبت‌های بهداشت روان چیست؟
تجزیه و تحلیل الگوهای زبانی با قدرت هوش مصنوعی بر روی پلتفرم‌های رسانه‌های اجتماعی می‌تواند به ارزیابی سلامت روان در انجمن‌ها، پیگیری تأثیرات رویدادهایی مانند ویروس COVID-19، و ارائه نکات‌بیماری برای افراد با اختلالات مصرفی دارو ها کمک کند.
منابع:
رؘوترز
The source of the article is from the blog j6simracing.com.br