Geliştirilen Yapay Zeka 10 Twitter Kullanıcısından 9'unun Depresyonda Olduğunu Tespit Etti!
Yeni geliştirilen bir algoritma, Twitter kullanıcılarının depresyonda olup olmadığını yüzde 90’a yakın bir oranla doğru tahmin ediyor. Londra Brunel Üniversitesi ve Leicester Üniversitesi'ndeki araştırmacılar tarafından geliştirilen algoritma, herkese açık Twitter profillerinden 38 veri noktası ayıklayıp analiz ederek birinin zihinsel durumunu belirliyor.
Algoritma, binlerce kullanıcının Twitter geçmişini ve bu kullanıcıların zihinsel sağlıklarıyla ilgili ek bilgileri içeren iki veritabanı kullanılarak eğitildi.
Her veri tabanındaki bilgilerin yüzde sekseni botu öğretmek için kullanıldı, diğer yüzde 20'si daha sonra doğruluğunu test etmek için kullanıldı.
Brunel'in Dijital Vadeli İşlemler Enstitüsü Direktörü Prof Abdul Sadka, “Algoritmayı iki büyük veri tabanında test ettik ve sonuçlarımızı diğer depresyon tespit teknikleriyle kıyasladık. Her durumda, sınıflandırma doğruluğu açısından mevcut teknikleri geride bırakmayı başardık' dedi.
Araştırma ekibi, benzer sistemlerin gelecekte erken depresyon teşhisi, istihdam taraması veya polis soruşturmaları gibi birden fazla platformda bir dizi farklı kullanım alanına sahip olabileceğini söylüyor.
Algoritma için kullanılan bot, ilk etapta beşten az tweeti olan hesapları eleyerek kalan profilleri doğal dil yazılımı aracılığıyla yanlış yazım ve kısaltmaları düzelterek çalışıyor.
Daha sonra, bir kullanıcının olumlu ve olumsuz kelimeler kullanması, sahip olduğu arkadaş ve takipçi sayısı ve emoji kullanımı gibi 38 farklı faktörü göz önünde bulundurur ve o kullanıcının zihinsel ve duygusal durumu hakkında bir karar verir.
Araştırmacılar Tsinghua Twitter Depresyon Veri Kümesini kullanarak yüzde 88,39'luk bir doğruluğu yönetirken, John Hopkins Üniversitesi'nin CLPsych 2015 veri kümesini kullanarak yüzde 70,69'luk bir doğruluk elde etti.
“Yüzde 90'ın üzerinde olan her şey makine öğreniminde mükemmel olarak kabul edilir. Yani, iki veri tabanından biri için yüzde 88 harika” dedi Prof Sadka.
'Yüzde 100 doğru değil, ancak bu düzeyde herhangi bir makine öğrenimi çözümünün yüzde 100 güvenilirliğe ulaşabileceğini düşünmüyorum. Ancak yüzde 90 rakamına ne kadar yaklaşırsanız o kadar iyi.”
Yorum Yazın