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I ricercatori utilizzano modelli di apprendimento automatico per rilevare gli stati d'animo degli anglofoni bianchi dai post di Facebook

I ricercatori utilizzano modelli ML per rilevare il basso umore nei parlanti inglesi bianchi dai loro post su Facebook. (Fonte: immagine AI Dall-E 3)
I ricercatori utilizzano modelli ML per rilevare il basso umore nei parlanti inglesi bianchi dai loro post su Facebook. (Fonte: immagine AI Dall-E 3)
I ricercatori dell'Università della Virginia e del NIH hanno utilizzato modelli di apprendimento automatico per rilevare lo stato d'animo di una persona dalle sue scelte di parole su Facebook. I loro modelli funzionano bene con gli anglofoni bianchi, ma non con gli anglofoni neri. La ricerca può essere utilizzata come un modo semplice per i robot umanoidi o per i fornitori di salute mentale per rilevare gli stati d'animo.

I ricercatori dell'Università della Virginia e del NIH hanno creato dei modelli di apprendimento automatico dai post di Facebook di persone di lingua inglese bianca e nera, che rilevano con precisione l'umore delle persone di lingua inglese bianca. È interessante notare che i modelli non funzionano con gli anglofoni neri, anche quando i modelli ML vengono addestrati solo su testi di anglofoni neri.

L'apprendimento automatico è un metodo di AI per creare un modello informatico da grandi quantità di dati che possono essere utilizzati per la predizione. Per questo studio, sono stati addestrati quattro modelli per riconoscere l'umore in base all'input del testo. I ricercatori hanno fatto questo per determinare se i post scritti dai partecipanti di lingua inglese bianca e nera, in particolare il loro uso di pronomi di prima persona (I-usage) come "Io" o "Noi", potessero prevedere il loro umore basso.

In primo luogo, i ricercatori hanno verificato se l'uso di I aumentava con la depressione in base alla razza, e hanno riscontrato che ciò era vero. Tuttavia, l'uso della I variava molto meno tra i partecipanti neri e veniva usato più spesso. I ricercatori hanno anche testato le relazioni tra i cluster di parole di 5 argomenti legati alle emozioni negative, come l'inutilità, e hanno scoperto che l'uso di parole di argomento crescente aumentava con l'umore cupo tra i bianchi, ma non tra i neri.

Successivamente, i ricercatori hanno esaminato la relazione tra l'uso di I e l'umore applicando due metodi di apprendimento automatico su testi di parlanti neri, poi su testi di parlanti bianchi per creare quattro modelli.

I modelli di lingua nera e di lingua bianca sono stati in grado di rilevare in modo affidabile il basso umore nei post di Facebook dei partecipanti bianchi, ma non neri. I ricercatori hanno avuto alcune idee sul perché di questo fenomeno, come la doppia identità dei neri, ma sono necessarie ulteriori ricerche.

Questa scoperta è un passo entusiasmante verso la costruzione di robot umanoidi in grado di percepire come ci sentiamo, per poi cercare di tirarci su di morale. Prima che arrivi quel giorno, sappia che l'esercizio quotidiano aiuta a migliorare l'umore e una macchina per l'allenamento come questa di Amazon può aiutarla.

Il basso umore aumenta significativamente con l'aumento dell'uso di pronomi in prima persona o di parole tematiche legate alla depressione per gli anglofoni bianchi, ma non per i neri. (Fonte: articolo di S. Rai et al.)
Il basso umore aumenta significativamente con l'aumento dell'uso di pronomi in prima persona o di parole tematiche legate alla depressione per gli anglofoni bianchi, ma non per i neri. (Fonte: articolo di S. Rai et al.)
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David Chien, 2024-03-28 (Update: 2024-03-28)