Tekno Takip

Tweetlere Nazaran Depresyonu Tespit Eden Yapay Zeka

Şinasi Kaya: Tweetlere Nazaran Depresyonu Tespit Eden Yapay Zeka 3

Sosyal medya platformları, aynı zamanda paylaşım yapanların kişilikleri hakkında da büyük ipuçları barındırdığından bilim dünyasında araştırmaların ve yeni teknolojilerin geliştirildiği bir merkez de olabiliyor. Bu araştırmaların birçoğuysa Twitter üzerinde yapılıyor. Bilim insanlarının geliştirdikleri son teknolojiyse büyük önem taşıyor.

IEEE Transactions on Affective Computing dergisinde yayımlanan yeni araştırmaya göre bilim insanları, Twitter’da kullanıcıların depresyonda olup olmadıklarını tespit edebilen bir algoritma geliştirdi. Üstelik algoritmanın başarı oranının neredeyse %90 olduğu paylaşıldı. Peki algoritma, bir insanın depresyonda olup olmadığını nasıl anlıyor?

Kullanıcılar, 38 veri noktasından analiz ediliyor

Paylaşılan detaylara göre algoritma, Twitter’da kullanıcıların profil fotoğrafları, gönderilerindeki içerik, paylaşım zamanları, sosyal çevrelerindeki diğer kullanıcılar gibi toplamda 38 veri noktasını ele alarak değerlendirme yapıyor. Algoritma, başarılı olmak içinse binlerce Twitter kullanıcısının Twitter geçmişini içeren ve bu kullanıcıların zihinsel sağlık durumunu gösteren iki farklı veri tabanıyla eğitildi.

Veri tabanında bulunan verilerin %80’i algoritmayı eğitmek için kullanılırken, geri kalan veriler algoritmayı test etmek üzere saklandı. Algoritmanın daha önce hiç görmediği bu verilerle yapılan testler sonucunda algoritmanın %89 oranında başarı sağladığı açıklandı. John Hopkins Üniversitesi’nin CLPsych 2015 verilerindeyse bu başarı oranı %71’e geriledi.

Bilim insanları, söz konusu algoritmanın geliştirilmesi durumunda Twitter ve Facebook gibi sosyal mecraların kullanıcıların zihinsel sağlığını önlem amaçlı sürekli takip edebileceğini açıkladı. Öte yandan bu çalışmada kullanılan veriler her ne kadar kullanıcı isteğiyle verilen veriler olsa da gelecekte herkesin verilerini paylaşmak istememesi, veri tartışmalarını da şimdiden başlattı.

Kaynak:  Webtekno

Exit mobile version