Искусственный интеллект ставит диагнозы пользователям соцсетей
Фото: 123rf/Legion-media
Депрессия, деменция, аутизм, склонность к суициду — все это с высокой точностью выявляется автоматически по текстам Интернет-пользователей. О действующей технологии рассказал завотделом «Интеллектуальный анализ информации» Института проблем искусственного интеллекта ФИЦ ИУ РАН Иван Смирнов. Приложение уже используется в экспериментальной коммерческой медицине и может представлять интерес для кадровых служб.
Сервис разработан коллективом филологов, психологов, лингвистов и программистов из Научного центра психологического здоровья, Психологического института РАО и Института русского языка им. В. В. Виноградова.
«Туда можно закинуть индентификатор профиля "ВКонтакте" и спустя какое-то время, пока скачаются записи, эта система выдаст психологическую информацию о человеке: личностные черты, склонность к депрессии и тому подобное», — сообщил ученый на конференции OpenTalks.AI-2020.
Идея выявлять психические заболевания человека на основе информации, которую он сам публикует в социальных сетях, появилась в связи с эпидемией депрессии, которая признана основной причиной нетрудоспособности в Европе и наносит экономике ЕС ущерб более 130 млрд $.
База для удаленной диагностики была заложена более века назад, когда клинические психологи описали особенности речи больных людей: обедненность, разорванность, соскальзывание. Примерно тогда же появились коэффициенты и индексы, позволяющие отличать тексты больных, — например, коэффициент Трейгера (отношение количества глаголов к количеству прилагательных).
По словам российских разработчиков, они расширили список известных психолингвистических маркеров, разбили их на группы, составили словари (лексика страдания, лексика стенических состояний, деструктивная семантика) и использовали сентимент-анализ (машинное распознавание эмоций).
Сначала исследователи сравнили 93 коротких эссе на тему «Я, другие, мир» от двух групп испытуемых — пациентов НЦПЗ с депрессией и шизофренией и условно здоровых добровольцев, прошедших опросник Бека на депрессию. Все маркеры подтвердились. Затем 1330 пользователям «ВКонтакте» предложили пройти тест на депрессию, попросили их дать приложению доступ к их профилям в соцсети и полностью их скачали. Испытуемых разделили на две группы — «депрессивные» и «здоровые», объединив все посты и комментарии пользователя в один текст, который является его психолингвистическим портретом.
Качество диагнозов, утверждают авторы, получилось вполне европейским: это подтвердилось в 2017 году, когда россияне смогли предсказать наступление депрессии по анализу текстовых сообщений в англоязычных соцсетях.
Разработка российских ученых позволяет определять также фрустрацию, различные виды агрессии, конфликтность, социальную напряженность и составлять психологический портрет здоровой личности.
«Одних текстов для этого, конечно, недостаточно, — пояснил Смирнов. — Мы получаем информацию из профиля, информацию о социальных связях: друзья, подписчики, сообщества. И анализируем изображения, которые публикует пользователь. Например, невротизм и экстраверсия очень хорошо определяются только на основе информации из профиля и матрицы репостов».
Иван Смирнов, завотделом интеллектуального анализа информации Института проблем искусственного интеллекта ФИЦ ИУ РАН. Фото: оргкомитет конференции OpenTalks.AI-2020 На вопрос, кто точнее ставит диагноз, психиатры или искусственный интеллект, разработчик ответить затруднился, но заметил, что приложение позволяет заменить опросник в случае, когда человек не хочет его проходить. Технология позволяет получить достоверный психологический портрет человека без его ведома.
Исследования проводятся частично за счет государства (проект Минобрнауки), частично за счет партнеров — сети коммерческих центров здоровья. Пользоваться приложением могут пока только сотрудники института и, в порядке эксперимента, партнеры проекта, которым система помогает оценить образ жизни человека, риски заболеваний и выдает рекомендации по изменению образа жизни.
Это не единственный пример отслеживания соцсетей искусственным интеллектом в медицинских целях. На той же OpenTalks.AI-2020 специалист по информатике из Казанского университета Елена Тутубалина рассказала, что врачи используют компьютерный анализ естественных языков (NLP) для изучения твитов пациентов о побочном действии лекарств.
Разработка психолингвистов может представлять интерес для менеджеров по персоналу и хедхантеров: известно, что кадровые службы крупных компаний анализируют соцсети сотрудников и кандидатов. По словам Ивана Смирнова, к разработчикам кадровики пока не обращались. Создатель и директор кадрового агентства Pruffi Алёна Владимирская говорит, что пока максимум, чем пользуются рекрутеры, — это приложения, выбирающие самые цитируемые посты кандидата.
«Нас интересует, не отзывался ли соискатель плохо о предыдущем работодателе, нет ли у него на стене экстремизма или чего-то, что противоречит его словам, сказанным на собеседовании, — сообщила она «Компании». — А вот когда мы ищем кандидатов, мы можем пользоваться чат-ботами и роботами для первичного интервью для самых низовых позиций — продавца, кассира, грузчика, водителя. Или анализируем социальный круг: если он продавец, то в его окружении тоже много продавцов. Но говорить, что сейчас используется искусственный интеллект для анализа соцсетей при найме, — конечно, нет».
Однако многие соцсети запрещают автоматическое скачивание информации, а сами пользователи стали всё чаще закрывать свои профили от общего доступа. По данным ВЦИОМ, 12 % россиян опасаются искусственного интеллекта, ожидая «непредсказуемых последствий».
Очевидны и причины интереса к подобным технологиям со стороны государства: как сообщил на днях замглавы администрации президента Сергей Кириенко, если раньше результаты опросов появлялись в течение двух недель, то теперь за три часа можно «изучить любую группу в стране». Известно также, что Институт искусственного интеллекта МГУ возглавила предполагаемая дочь президента Катерина Тихонова.
Подписывайтесь на нас:
Еще по теме
