Искусственный интеллект позволит определить употребляющих алкоголь и наркотики по постам в соцсетях

Американские ученые использовали технологии машинного обучения и техники интеллектуального анализа текста для обнаружения зависимостей у пользователей социальных сетей. Исследователи обнародовали работу на ArXiv.org.

Ученым удалось объединить информацию о пользователях, среди которой оказались «лайки» и «обновления статуса». Самые лучшие модели, использованные авторами исследования, достигли 86% для определения пользователей, употребляющих табак, 81% — для употребляющих алкоголь и 84% — определения пользователей, употребивших наркотики.

Исследователи отмечают, что один из десяти американцев в возрасте от 12 лет страдает от расстройства, вызванного употреблением психоактивных веществ. Употребление веществ, которые приводят к изменению психического состояния, обходится в более чем $700 млрд из-за преступлений, снижения продуктивности и медицинских расходов.

Ученые собирали данные из приложения myPersonality в Facebook. Из приложения для психологических тестов ученым удалось собрать три набора данных с 2007 по 2012 год: 21 млн постов от 106 тысяч человек, данные о 5 млн лайков и 253 тысячах пользователей и 13,5 тысячи человек с различными зависимостями.

В исследовании была найдена взаимозависимость между темами постов, зависимостями, а также интересами пользователей. Отмечается, что информация о корреляции между факторами не свидетельствует о наличии причинно-следственной связи.

Ранее Inс. сообщал, что искусственный интеллект от DeepMind выиграл на турнире с сильнейшим в мире игроком в го. По мнению Дэвида Кроуфорда, директора по разработке программного обеспечения в компании Alation, искусственный интеллект не заменит экспертов по анализу данных.