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對人的語音進行AI分析可以檢測出“孤獨指數”,準確率達到94%



新聞9月29日北京時間,據國外媒體報導,最新研究報告顯示,人工智能(AI)可以從一個人的語音中檢測出孤獨感,準確率高達94%。 美國研究人員使用包括IBM Watson在內的多種AI工具來分析受訪老人的孤獨感。 感。

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數據圖

通過分析訪談中的單詞,短語和沈默差距,人工智能對老年人孤獨感症狀的評估幾乎與報告問卷中填寫的結果一樣準確。 同時,人工智能還表明,孤獨的人通常會回答有關孤獨的直接問題。 更長,在回答中表達更多的悲傷。

研究報告的資深作者,加州大學聖地亞哥分校醫學院的艾倫·李說,大多數研究要么直接問:“你感到孤獨多久了?” 這可能導致與孤獨感相關的偏見。 在本研究項目中,我們使用自然語言處理(結合了通常的孤獨性測量工具)來對錶達的情緒和情緒進行無偏的量化評估。

關於此工具的有趣之處在於,它不僅使用基於字典的方法,例如搜索反映恐懼的特定單詞,而且還通過測試響應中使用的單詞來呈現相應的模式。

專家指出,近年來美國出現了“孤獨症流行病”,其特徵是自殺率和阿片類藥物使用率上升,生產力下降,醫療費用增加和死亡率增加。 加利福尼亞大學於今年早些時候發布的一份報告顯示,聖地亞哥大學的一項研究表明,生活在獨立的老年人社區中的居民中有85%的人經歷中度至嚴重的孤獨感。

COVID-19大流行和隨之而來的城市封鎖增加了人們獨自一人的時間,並使情況變得更糟。 研究人員想更多地了解自然語言處理技術和機器學習模型如何預測社區中老年人的孤獨感。

這項研究針對80位年齡在66至94歲之間的獨立居住居民。他們的平均年齡為83歲。在2018年4月至2019年8月(新王冠流行爆發之前),受過訓練的研究人員對測試人員進行了半結構化訪談。

測試人員被問了20個問題。 這些問題來自UCLA孤獨感量表,該量表使用四級評分量表來回答某些問題,例如:您是否經常被他人忽略? 您是否經常覺得自己是一群朋友的一部分?

還通過私人對話採訪對象,並進行記錄和手動轉錄。 然後使用包括IBM Watson自然語言理解軟件(WNLU)在內的自然語言處理工具來測試轉錄,以量化和表達情感。

該研究報告的第一作者和加州大學聖地亞哥分校的瓦爾沙·巴達(Valsha Badar)說,WNLU軟件系統使用深度學習從關鍵字,類別,情感和語法中提取元數據。 自然語言模型和機器學習使我們能夠系統地檢查來自多個測試人員的長期訪談,並探索諸如情感之類的微妙語言特徵如何表達孤獨感。

他還指出,類似的人類情感分析可能會分散,缺乏一致性,並且需要進行大量培訓才能標準化。 與UCLA孤獨感量表的得分相比,使用語言功能,人工智能係統可以以94%的準確度預測孤獨感。

人工智能預測孤獨感的準確率是94%,而“量化的孤獨感(基於UCLA孤獨感量表的分數)”的準確率是76%。 他們發現,在個人面試中孤獨的人在回答有關孤獨的直接問題時,回答問題所需的時間更長,表達更多的悲傷。

研究還指出,男女之間存在差異。 女人比男人更容易承認自己在測試中感到孤獨。 與女性相比,男性在回應中使用更多恐懼和喜悅的話,這表明他們是負面的。正面情緒的體驗更為極端,甚至表明男人可以更自由地表達這些情緒。

艾倫指出,當年齡較大的男女直接回答描述孤獨感的問題時,他們的情感和情感表達存在細微的性別差異。 這項研究強調了孤獨感的研究評估與測試人員對孤獨感的主觀體驗之間的區別,人工智能係統可以幫助識別這一點。

研究人員聲稱,可能存在“孤獨感語言”可用於檢測老年人的孤獨感,這將改善臨床醫生和家庭成員對老年人的真實評價,從而有助於治療他們的孤獨感,尤其是在流行期間關閉。

目前,加利福尼亞大學聖地亞哥分校正在探索孤獨和智慧的自然語言模式特徵。 這些特徵與老年人之間呈負相關,這意味著老年人的智力越高,孤獨感越強。 研究報告的合著者,加州大學聖地亞哥分校的迪利普·傑斯特說:“語言數據可以與我們對認知,運動,睡眠,身體活動和心理健康的其他評估相結合,以增進我們對衰老的理解。認知並幫助我們保持健康的老年。”

該研究將人工智能的準確性與測試人員自己的孤獨報告進行了比較。 正如研究所指出的那樣,孤獨並不總是反映出真實的感受和情感。 但是,人工智能和自我報告可能會在心理上受到影響。 科學家和專業人員的結合可以提高診斷的準確性。

埃倫說:“我們同意加州大學洛杉磯分校的孤獨感量表存在一些不准確性,因為它依賴於自我報告。但是,孤獨感量表是最受歡迎的工具之一,因為它沒有明確地使用“孤獨感”。它可以始終捕捉到孤獨感的特徵而沒有性別偏見。我們希望開發出更準確的工具來評估人們的孤獨感。” 最新的研究報告發表在最近出版的《美國老年人精神病學雜誌》上。