Язык Си для начинающих / #1 - Введение в язык Си
Mỗi ngày, mọi người đăng những suy nghĩ cá nhân nhất của họ lên các nguồn cấp dữ liệu trên Facebook của họ, giao cho internet thông tin mà họ có thể không bao giờ tâm sự với một người thực tế. Mặc dù những bài đăng đó có vẻ như là tiếng ồn vô nghĩa đối với những người dùng khác, các tác giả của một bài mới Kỷ yếu của Viện hàn lâm khoa học quốc gia nghiên cứu phát hiện ra họ là những tiếng kêu kỹ thuật số để được giúp đỡ. Ẩn trong ngôn ngữ của những bài đăng này, họ đã tìm ra cách để xác định người dùng đang phải vật lộn với chứng trầm cảm, ngay cả khi chính người dùng don don biết điều đó.
Bây giờ, khi mọi người đưa suy nghĩ của mình vào khoảng trống Facebook, một thuật toán có thể lắng nghe ý nghĩa trong suy nghĩ của họ. Bài báo, được viết bởi nhà khoa học máy tính của Đại học Stony Brook H. Andrew Schwartz, Tiến sĩ, và Đại học Pennsylvania, nhà văn học Julian Eichstaedt, Tiến sĩ, mô tả làm thế nào một thuật toán mới có thể dự đoán chẩn đoán trầm cảm trong tương lai bằng cách xác định một số từ và cụm từ chính mà mọi người sử dụng trong các cập nhật trạng thái Facebook của họ.
Trầm cảm ảnh hưởng đến nhiều khía cạnh của cuộc sống. Tôi không chắc chắn rằng người dân của tôi tiếp cận nhiều như ngôn ngữ trực tuyến, giống như ngôn ngữ ngoại tuyến, thường phản ánh ai là ai hoặc tiểu bang mà họ có tên là, bá Schwartz nói Nghịch đảo. Từ ngữ chỉ ra trầm cảm cho thấy cả hai người đang tiếp cận với cảm giác của họ, nhưng cũng có những khác biệt trong phong cách mà dường như ít tiếp cận hơn, chẳng hạn như sử dụng nhiều tài liệu tham khảo bản thân hơn
Họ đã kiểm tra thuật toán của họ bằng cách phân tích các bài đăng trên Facebook của 683 người dùng ở khu vực đô thị, 114 người trong số họ cuối cùng được các bác sĩ chẩn đoán mắc bệnh trầm cảm, như hồ sơ bệnh án đã xác nhận. Cụ thể, họ đã phân tích nội dung của các bài đăng được thực hiện trước đến từng người dùng chẩn đoán, để đánh giá xem một người có sự hiện diện trên phương tiện truyền thông xã hội có thể dự đoán người đã chiến đấu với bệnh trầm cảm hay không và để kiểm tra xem thuật toán dự đoán trầm cảm có thực sự hiệu quả hay không.
Trong những hồ sơ đó, họ đã tìm thấy những thay đổi trong cách các cá nhân bị trầm cảm sử dụng phương tiện truyền thông xã hội. Họ có xu hướng sử dụng nhiều đại từ ngôi thứ nhất (tôi, tôi, chính tôi) hơn hơn những người không được chẩn đoán mắc bệnh trầm cảm. Những người này cũng thường phàn nàn về các triệu chứng thực thể thông qua các bài đăng trên Facebook, thường sử dụng các từ như đau thương, mệt mỏi, đau đầu, dữ và xấu. Ngoài ra, họ còn sử dụng nhiều từ ngữ chỉ sự đồn đoán, như sợ hãi, lầm lì tâm trí, lo lắng và hồi giáo. Tin đồn là một dấu hiệu của trầm cảm được xác định bởi nỗi ám ảnh về các chi tiết cuối cùng dẫn đến sự lo lắng dai dẳng và tan nát.
Nhưng có lẽ điều đáng nói nhất là thực tế là các bài đăng từ người dùng bị trầm cảm có xu hướng dài hơn nhiều so với những bài đăng từ người dùng không bị trầm cảm. Mỗi năm, người dùng bị trầm cảm đã viết trung bình Thêm 1,424 từ trên tất cả các bài viết.
Các công cụ như thế này rất mạnh bởi vì chúng có thể ngăn mọi người âm thầm đấu tranh để giữ cho đầu của họ khỏi bị mất trong sự ẩn danh của phương tiện truyền thông xã hội. Thuật toán mới không đề cập đến những người muốn tâm sự ở một nền tảng khác, như Twitter hay Instagram. nhưng Schwartz nói rằng thuật toán này cũng có thể được điều chỉnh cho các nền tảng truyền thông xã hội khác.
Một người bình thường trong dân số của chúng tôi sử dụng Facebook thường xuyên hơn, vì vậy nó cung cấp nhiều dữ liệu hơn, ông nói. Mặt khác, có những phương pháp để 'thích nghi' một mô hình được xây dựng trên Facebook với các miền truyền thông xã hội khác và chúng tôi có thể đào tạo một mô hình từ đầu cho miền đó và, từ công việc trước đây, tôi sẽ hy vọng nó hoạt động gần như vậy. Giáo dục
Ngay bây giờ, họ đã gắn bó với Facebook, tìm cách tăng độ chính xác. Nhưng cuộc chạy thử này đã chứng minh một điều: mọi người đã lên tiếng. Nó chỉ cần một thuật toán để thực sự hiểu những gì họ đang nói.
Ý nghĩa:
Trầm cảm là vô hiệu hóa và có thể điều trị, nhưng không được chẩn đoán. Trong nghiên cứu này, chúng tôi cho thấy rằng nội dung được chia sẻ bằng cách đồng ý người dùng trên Facebook có thể dự đoán sự xuất hiện của trầm cảm trong tương lai trong hồ sơ y tế của họ. Dự đoán ngôn ngữ của suy đoán bao gồm các tham chiếu đến các triệu chứng điển hình, bao gồm buồn bã, cô đơn, thù địch, đồn đoán và tăng sự tự tham khảo. Nghiên cứu này cho thấy rằng một phân tích dữ liệu truyền thông xã hội có thể được sử dụng để sàng lọc các cá nhân đồng ý cho trầm cảm. Hơn nữa, nội dung truyền thông xã hội có thể chỉ cho các bác sĩ lâm sàng các triệu chứng cụ thể của trầm cảm.
Bạn cũng có thể thích: Bộ não của bạn trên phương tiện truyền thông xã hội