Новая разработка в области машинного обучения исследователей из Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего показала, как инструменты анализирующие речь, могут эффективно прогнозировать уровень одиночества у пожилых людей.
Обработка естественного языка (NLP) — это общий термин, охватывающий множество методологий, которые обрабатывают или анализируют большие объемы неструктурированной естественной речи и текста. В рамках ряда исследований, машины научились диагностировать признаки развития таких состояний, как: психоз, посттравматическое расстройство, биполярное расстройство и депрессия. Все эти заболевания или их предпосылки могут быть обнаружены при обычном анализе естественной речи человека.
На данный момент группа исследователей работает над вопросом, могут ли эти инструменты языкового анализа обнаружить одиночество — растущую проблему со здоровьем у пожилых людей, которая недавно была описана как более серьезный фактор преждевременной смертности, чем ожирение.
Эллен Ли, старший автор нового исследования, предполагает, что одиночество является особенно сложным психиатрическим состоянием для измерения, а, поскольку врачи обычно пытаются количественно оценить одиночество пациентов, существует острая необходимость в какой-либо объективной оценке.
«В большинстве исследований используется либо прямой вопрос «Как часто вы чувствуете себя одиноким», что может привести к предвзятым ответам из-за стигматизации этого состояния в обществе, либо шкалу одиночества UCLA, которая явно не использует слово «одинокий»», — объясняет Ли.
«В этом проекте мы использовали обработку естественного языка и машинное обучение, которое представляет собой непредвзятую количественную оценку выраженных эмоций и чувств в сочетании с «обычными» инструментами измерения одиночества».
В новом исследовании приняли участие 80 пожилых людей. Каждый испытуемый оценивался с использованием обычных методов, а также с помощью более длинного разговорного полуструктурированного теста, который занимал более часа у реципиента.
Интервью были расшифрованы, а затем проанализированы с помощью системы естественного языка, разработанной IBM. Помимо выявления одиночества у субъектов, не охваченных традиционными оценками, система выявила различия в том, как мужчины и женщины говорят об этом чувстве.
По данным ученых, их система способна с точностью до 94% определить, чувствует ли человек себя одиноким. Например, чем более одиноким чувствовал себя человек, тем дольше он отвечал на прямые вопросы об этом состоянии. Исследователи также предполагают, что наличие некой модели «одинокой речи» может быть использовано в будущем для мониторинга благополучия пожилых людей.
Было обнаружено, что мужчины, участвовавшие в исследовании, использовали более эмоционально окрашенную лексику: иногда пугающую, иногда радостную. При этом, их монологи были более продолжительными. Женщины в рамках этого исследования говорили более прямо о своем одиночестве.
Следующим этапом исследования будет объединение данных других датчиков в оценки (таких, как GPS-слежение и данные о сне), чтобы персонализировать каждый отдельный результат. Кроме того, систему необходимо будет протестировать на более крупных и разнообразных группах, чтобы понять и настроить ее точность.
«В конце концов, сложные системы искусственного интеллекта смогут вмешиваться в реальном времени, чтобы помочь людям уменьшить чувство своего одиночества, управляя социальной тревогой и участвуя в значимой социальной деятельности», — говорится в конце исследования.