Χρήση της Τεχνητής Νοημοσύνης για την Ανάλυση των Κοινωνικών Μέσων για την Κατάθλιψη: Αποκάλυψη Φυλετικών Ανισοτήτων

28 Μαρτίου, 2024
by
Using AI to Analyze Social Media for Depression: Uncovering Racial Disparities

Η τεχνητή νοημοσύνη (ΤΝ) έχει αποθεωθεί ως ένα εργαλείο με δυνητικότητα για την ανίχνευση ενδείξεων κατάθλιψης μέσω ανάλυσης των κοινωνικών μέσων. Ωστόσο, μια πρόσφατη μελέτη αποκαλύπτει μια ανησυχητική ανισότητα στην ικανότητα των μοντέλων της ΤΝ να ανιχνεύουν την κατάθλιψη σε διαφορετικές φυλετικές ομάδες. Ενώ τα μοντέλα της ΤΝ έδειξαν υποσχέσεις στην αναγνώριση σημάτων κατάθλιψης σε λευκούς Αμερικανούς, ήταν σημαντικά λιγότερο αποτελεσματικά όταν εφαρμόζονταν σε μαύρους ανθρώπους. Αυτή η μελέτη υπογραμμίζει τη σημασία της ενσωμάτωσης ποικίλου φυλετικού και εθνικού δεδομένου κατά την εκπαίδευση των μοντέλων της ΤΝ για καθήκοντα που σχετίζονται με την υγεία.

Οι ερευνητές χρησιμοποίησαν ένα εργαλείο της ΤΝ “έτοιμο για χρήση” για να εξετάσουν τη γλώσσα που χρησιμοποιείται σε αναρτήσεις στα κοινωνικά μέσα από 868 εθελοντές, συμπεριλαμβανομένου ίσου αριθμού μαύρων και λευκών ενηλίκων που είχαν παρόμοια χαρακτηριστικά ως προς ηλικία και φύλο. Όλοι οι συμμετέχοντες συμπλήρωσαν επίσης ένα επικυρωμένο ερωτηματολόγιο που χρησιμοποιείται συνήθως σε ρυθμίσεις υγείας για τον έλεγχο της κατάθλιψης.

Προηγούμενες έρευνες είχαν δείξει ότι άτομα που χρησιμοποιούν συχνά προσωπικά αντωνυμία (όπως “εγώ,” “με,” ή “δικός μου”) και ορισμένες κατηγορίες λέξεων, συμπεριλαμβανομένων αυτοεξαυτολατρικών όρων, βρίσκονται σε μεγαλύτερο κίνδυνο για κατάθλιψη. Ωστόσο, η νέα μελέτη ανέκαλψε ότι αυτές οι γλωσσικές συσχετίσεις ίσχυαν μόνο για τους λευκούς. Το “εγώ-λόγος” ή η προσοχή στον εαυτό, η αυτοεξαυτολατρία, η αυτοκριτική και το να νιώθεις σαν ξένος δεν ήταν σημαντικοί δείκτες κατάθλιψης για τους Μαύρους.

Οι συγγραφείς της μελέτης εξέφρασαν έκπληξη για την έλλειψη γενικευσιμότητας αυτών των γλωσσικών συσχετίσεων διασημειών φυλών. Η έκθεσή τους, που δημοσιεύτηκε στο PNAS (Πρακτικά της Εθνικής Ακαδημίας Επιστημών), αντανακλά ανησυχία για την παράβλεψη της φυλής στις προηγούμενες εργασίες για τη γλωσσομετρική αξιολόγηση των νοητικών διαταραχών.

Είναι κρίσιμο να σημειωθεί ότι τα δεδομένα των κοινωνικών μέσων μόνο τους δεν μπορούν να χρησιμοποιηθούν για τη διάγνωση της κατάθλιψης. Ωστόσο, μπορεί να συμβάλει στην αξιολόγηση κινδύνου για ατομικά ή ομαδικά άτομα. Η ανίχνευση προτύπων στη χρήση της γλώσσας μπορεί να παρέχει εισαγωγές σχετικά με την ψυχική υγεία των κοινοτήτων, βοηθώντας πιθανώς τους παρόχους υγείας να αντιμετωπίσουν αποτελεσματικότερα προβλήματα ψυχικής υγείας.

Σίγουρα, οι πιθανές εφαρμογές της ΤΝ στην ψυχική υγεία είναι μεγάλες. Σε μια προηγούμενη μελέτη από την ίδια έρευνα, η ανάλυση της γλώσσας στις πλατφόρμες κοινωνικών μέσων χρησιμοποιήθηκε για την αξιολόγηση της ψυχικής υγείας στις κοινότητες κατά τη διάρκεια της πανδημίας COVID-19. Επιπλέον, γλωσσικά πρότυπα που υποδηλώνουν κατάθλιψη στα κοινωνικά μέσα έχουν αποδειχθεί ότι προσφέρουν αξιόλογες εισηγήσεις σχετικά με την πιθανότητα εγκατάλειψης θεραπείας και ρελάπσου για ασθενείς με διαταραχές χρήσης ουσιών.

Η διευθέτηση της ανισότητας στην αποτελεσματικότητα του μοντέλου της ΤΝ σε φυλετικές ομάδες είναι ουσιαστική για τη διασφάλιση της ισότιμης ψυχικής υγείας. Οι μελλοντικές έρευνες θα πρέπει να δίνουν προτεραιότητα στην ενσωμάτωση δεδομένων ενσωματώνοντας ποικίλες φυλετικές και εθνικές ομάδες, προκειμένου να αναπτυχθούν μοντέλα της ΤΝ που προσφέρουν ακριβείς και αξιόπιστα αποτελέσματα για όλους.

Συχνές Ερωτήσεις (FAQ)

Privacy policy
Contact

Don't Miss

China Launches Satellite to Test Advanced AI Model

Η Κίνα εκτοξεύει δορυφόρο για τη δοκιμή προηγμένου μοντέλου τεχνητής νοημοσύνης

Σε μια σημαντική τεχνολογική εξέλιξη, η Κίνα ανέπτυξε επιτυχώς έναν
EU Ratifies Landmark Legislation for Artificial Intelligence

Η Ευρωπαϊκή Ένωση επικυρώνει ιστορική νομοθεσία για την τεχνητή νοημοσύνη

Οι ευρωπαίοι νομοθέτες επικύρωσαν επίσημα μια προσωρινή συμφωνία που αποτελεί