Yapay zeka (YZ), sosyal medya analizi aracılığıyla depresyon belirtilerini tespit etme potansiyeli için bir araç olarak övüldü. Ancak, son bir çalışma, YZ modellerinin farklı ırk gruplarında depresyonu tespit etme yeteneğinde endişe verici bir farklılık ortaya koyuyor. YZ modelleri, beyaz Amerikalılarda depresyon sinyallerini tanıma konusunda umut verici olsa da, siyah bireylere uygulandığında oldukça az etkili oldukları ortaya çıktı. Bu çalışma, sağlıkla ilgili görevler için YZ modellerini eğitirken farklı ırklar ve etnik verilerin dahil edilmesinin önemini vurguluyor.
Araştırmacılar, yaş ve cinsiyet açısından benzer özelliklere sahip 868 gönüllünün sosyal medya gönderilerinde kullanılan dilin incelenmesi için bir “raf üstü” YZ aracını kullandı. Tüm katılımcılar, depresyonu taramak için sağlık ortamlarında yaygın olarak kullanılan doğrulanmış bir anketi tamamladı.
Daha önce yapılan araştırmalar, sık sık birinci şahıs zamirlerini (“ben,” “benim” gibi) kullanan bireylerin ve bazı kelime kategorilerinin, kendini küçümseyen terimlerin depresyon riski altında olduğunu gösterdiğini belirtmişti. Ancak yeni çalışma, bu dil ilişkilerinin yalnızca beyaz bireyler için geçerli olduğunu keşfetti. “Ben-konuşması” veya kendine odaklanma, kendini küçümseme, kendini eleştirme ve dışlanmış hissetme, siyah bireyler için depresyon belirleyicileri olmadı.
Çalışmanın yazarları, bu dil ilişkilerinin ırklar arasında genelleştirilememesinden şaşkınlık duyduklarını belirttiler. Ulusal Bilimler Akademisi Bildirileri’nde (PNAS) yayımlanan raporları, ruh sağlığı temelli dil değerlendirmeleri üzerine yapılmış önceki çalışmalarda ırkın ihmal edilmesi konusunda endişelerini yansıtıyor.
Sosyal medya verilerinin yalnızca depresyon teşhisi koymak için kullanılamayacağı önemlidir. Ancak, bireyler veya gruplar için risk değerlendirmesine katkıda bulunabilir. Dil kullanımındaki kalıpları tanımlamak, toplulukların ruh sağlığına dair içgörüler sunabilir ve sağlık hizmeti sunucularının ruh sağlığı zorluklarını daha etkin bir şekilde ele almalarına yardımcı olabilir.
Kesinlikle YZ’nin ruh sağlığında potansiyel uygulamaları geniştir. Aynı araştırma ekibi tarafından yapılan önceki bir çalışmada, sosyal medya platformlarında dil analizi, COVID-19 pandemisi sırasında toplumların ruh sağlığını değerlendirmek için kullanılmıştır. Ayrıca madde bağımlılığı bozuklukları olan hastalar için, sosyal medyada depresyonu işaret eden dil kalıplarının tedavi bırakma ve nüks olasılığına dair değerli içgörüler sunduğu kanıtlanmıştır.
Irk grupları arasındaki YZ modeli etkinliği farkının ele alınması, eşitlikçi ruh sağlığı hizmetini sağlamak için önemlidir. Gelecekteki araştırmalar, herkes için doğru ve güvenilir sonuçlar sağlayan YZ modellerini geliştirmek için çeşitli ırkları ve etnik grupları içeren veri katılımcılığını önceliklendirmelidir.
Sıkça Sorulan Sorular (SSS)
1. Sosyal medya analizi aracılığıyla YZ modelleri depresyonu doğru bir şekilde tespit edebilir mi?
– YZ modelleri, sosyal medya gönderilerindeki dil kalıplarını analiz ederek depresyon belirtilerini tanımlama konusunda umut vermektedir. Ancak, yalnızca sosyal medya verileri ile depresyon teşhisi konamayacağını unutmamak önemlidir.
2. Son çalışma, farklı ırk gruplarındaki YZ modellerinin etkinlikleri hakkında ne ortaya koydu?
– Çalışma, sosyal medya verilerini kullanarak depresyon için YZ modellerinin siyah bireylerde beyaz bireylere göre üç kat daha az öngörücü olduğunu bulmuştur. Bu, ruh sağlığı uygulamaları için YZ modellerini eğitirken çeşitli ırk ve etnik verileri dahil etmenin gerekliliğini vurgular.
3. Çalışmadaki depresyon için önemli dil ilişkileri nelerdi?
– Çalışma, “Ben-konuşması” (kendine odaklanma), kendini küçümseme, kendini eleştirme ve dışlanmış hissetme gibi dil ilişkilerinin yalnızca beyaz bireyler için belirleyici olduğunu, siyah bireyler için geçerli olmadığını ortaya koymuştur.
4. Sosyal medya verileri, ruh sağlığı değerlendirmesine nasıl katkıda bulunabilir?
– Sosyal medya verileri, bireyler veya gruplar için risk değerlendirmesine katkıda bulunabilir, toplulukların ruh sağlığı hakkında değerli içgörüler sunabilir. Bu, sağlık hizmeti sunucularının ruh sağlığı zorluklarını daha etkin bir şekilde ele almalarına yardımcı olacak önemli bir araç olabilir.
5. Ruh sağlığı alanında YZ’nin potansiyel uygulamaları nelerdir?
– Sosyal medya platformlarındaki dil kalıplarının YZ ile analizi, toplulukların ruh sağlığını değerlendirmeye yardımcı olabilir. Ayrıca, madde bağımlılığı bozuklukları olan hastalarda, depresyonu işaret eden dil kalıplarının tedavi bırakma ve nüks olasılığı hakkında içgörüler sunabileceği gösterilmiştir.
Kaynaklar:
