Un modèle d’intelligence artificielle a été créé qui peut détecter la santé mentale d’un utilisateur, simplement en analysant ses conversations sur la plateforme sociale Reddit.
Une équipe d’informaticiens du Dartmouth College à Hanover, dans le New Hampshire, a entrepris de former un modèle d’intelligence artificielle pour analyser les textes des médias sociaux.
Cela fait partie d’une vague émergente d’outils de dépistage qui utilisent des ordinateurs pour analyser les publications sur les réseaux sociaux et mieux comprendre l’état mental des gens.
L’équipe a choisi Reddit pour former son modèle car il compte un demi-milliard d’utilisateurs actifs, qui discutent tous régulièrement d’un large éventail de sujets sur un réseau de sous-reddits.
Ils se sont concentrés sur la recherche d’une intention émotionnelle à partir d’un message, plutôt que sur le contenu réel, et ont constaté qu’il fonctionnait mieux au fil du temps pour détecter les problèmes de santé mentale.
Ce type de technologie pourrait un jour être utilisé pour aider à diagnostiquer des problèmes de santé mentale ou être utilisé pour modifier le contenu des médias sociaux.
Un modèle d’intelligence artificielle a été créé qui peut détecter la santé mentale d’un utilisateur, simplement en analysant ses conversations sur la plateforme sociale Reddit
Des études antérieures, à la recherche de preuves de problèmes de santé mentale dans les publications sur les réseaux sociaux, ont examiné le texte plutôt que l’intention.
L’équipe a déclaré qu’il existe de nombreuses raisons pour lesquelles les gens ne demandent pas d’aide pour les troubles de santé mentale, notamment la stigmatisation, les coûts élevés et le manque d’accès aux services.
Il existe également une tendance à sous-estimer les signes de troubles mentaux ou à les confondre avec le stress, selon Xiaobo Guo, co-auteur de la nouvelle étude.
Il est possible, a-t-il dit, qu’ils demandent de l’aide avec une certaine motivation, et c’est là que les outils de dépistage numériques peuvent faire la différence.
« Les médias sociaux offrent un moyen facile de tirer parti du comportement des gens », a ajouté Guo.
Reddit était leur plate-forme préférée car elle est largement utilisée par une large base d’utilisateurs actifs discutant d’un large éventail de sujets.
Les publications et les commentaires sont accessibles au public et les chercheurs peuvent collecter des données remontant à 2011.
Dans leur étude, les chercheurs se sont concentrés sur ce qu’ils appellent les troubles affectifs – dépression majeure, anxiété et trouble bipolaire – qui se caractérisent par des schémas émotionnels distincts et traçables.
Une équipe d’informaticiens du Dartmouth College à Hanover, dans le New Hampshire, a entrepris de former un modèle d’intelligence artificielle pour analyser les textes des médias sociaux. image de stock
Ils ont examiné les données d’utilisateurs qui ont déclaré avoir l’un de ces troubles et d’utilisateurs qui n’avaient aucun trouble mental connu.
Ils ont formé leur modèle d’IA pour nommer les émotions exprimées dans les messages des utilisateurs et cartographier les changements émotionnels entre les différents messages.
Apost peut être appelé « joie », « colère », « tristesse », « peur », « aucune émotion » ou une combinaison de tout cela par l’intelligence artificielle.
La carte est une matrice qui montre la probabilité que l’utilisateur passe d’un état à un autre, comme passer d’un état de colère à un état neutre sans émotion.
L’équipe a expliqué que différents troubles émotionnels ont leurs propres modèles distincts de transitions émotionnelles.
En créant l’« empreinte » émotionnelle d’un utilisateur et en la comparant aux empreintes digitales statiques des perturbations émotionnelles, le modèle peut la détecter.
Par exemple, certains modèles d’utilisation des mots et de ton dans un message indiquent un état émotionnel majeur – et ils sont suivis sur plusieurs messages, et un modèle est découvert.
Pour valider leurs résultats, ils les ont testés sur des brochures non utilisées pendant la formation et ont montré que le modèle prédit avec précision quels utilisateurs peuvent ou non avoir l’un de ces troubles, et qu’il s’est amélioré avec le temps.
« Cette approche évite un problème important appelé « fuite d’informations » que rencontrent les outils de dépistage typiques.
D’autres modèles sont basés sur la relecture et s’appuient sur le contenu du texte, dit-il, et bien que les modèles affichent des performances élevées, ils peuvent également être trompeurs.
Par exemple, si un modèle apprend à associer « COVID » à « tristesse » ou « anxiété », explique Fusugi, il supposerait naturellement qu’un scientifique qui étudie et publie (abrasivement) sur le COVID-19 souffre de dépression ou d’anxiété.
« D’autre part, le nouveau paradigme se limite à l’émotion et n’apprend rien sur le sujet ou l’événement particulier décrit dans les publications. »
Bien que les chercheurs ne se penchent pas sur les stratégies d’intervention, ils espèrent que ces travaux pourront montrer la voie à la prévention. Dans leur article, ils plaident en faveur d’un examen plus approfondi des modèles basés sur les données des médias sociaux.
« Il est très important d’avoir des modèles qui fonctionnent bien, mais aussi de vraiment comprendre comment ils fonctionnent, leurs biais et leurs limites », explique Fusugi.
Les résultats ont été publiés dans une prépublication sur ArXiv.
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