সামাজিক মিডিয়া: অ্যালগরিদম ফেসবুক পোস্টগুলি সনাক্ত করে যা SIgnal Depression

$config[ads_kvadrat] not found

YouTube Shri Hari Om Sharan करुणाकर पार लगा Ram Hanuman Bhajan

YouTube Shri Hari Om Sharan करुणाकर पार लगा Ram Hanuman Bhajan
Anonim

প্রতিদিন, লোকেরা তাদের ফেসবুক ফিডগুলিতে তাদের সর্বাধিক ব্যক্তিগত চিন্তা পোস্ট করে, ইন্টারনেটকে এমন তথ্য সরবরাহ করে যা তারা কখনোই প্রকৃত ব্যক্তির কাছে বিশ্বাস করতে পারে না। যদিও এই পোস্টগুলি অন্যান্য ব্যবহারকারীদের কাছে অর্থহীন শব্দ, নতুন লেখক হিসাবে মনে হতে পারে জাতীয় বিজ্ঞান একাডেমি এর কার্যনির্বাহী গবেষণা তারা সাহায্যের জন্য ডিজিটাল কান্না ছিল আবিষ্কার। এই পোস্টগুলির ভাষাতে লুকানো, তারা বিষণ্নতার সাথে সংগ্রামরত ব্যবহারকারীদের সনাক্ত করার একটি উপায় খুঁজে পেয়েছে, এমনকি ব্যবহারকারীরা এখনও এটি সম্পর্কে জানেন না।

এখন, যখন লোকেরা ফেসবুকের অকার্যকরতায় তাদের চিন্তাভাবনা প্রকাশ করে, তখন তাদের অ্যালগোরিদম অর্থোপকরণে অর্থের জন্য শোনাতে পারে। স্টোনি ব্রুক বিশ্ববিদ্যালয়ের কম্পিউটার বিজ্ঞানী এইচ। অ্যান্ড্রু শোয়ার্জ, পিএইচডি এবং পেনসিলভানিয়া বিশ্ববিদ্যালয়ের পোস্ট-ডক জোহান্স ইচস্টায়েড, পিএইচডি দ্বারা লেখা কাগজটি কীভাবে একটি নতুন অ্যালগরিদম তৈরি করতে পারে তা বর্ণনা করে। ভবিষ্যদ্বাণী করা ভবিষ্যতে বিষণ্নতা তাদের ফেসবুক স্ট্যাটাস আপডেট ব্যবহার করে নির্দিষ্ট কী শব্দ এবং বাক্যাংশ চিহ্নিত করে নির্ণয়ের।

"বিষণ্নতা নিজের জীবনের অনেক দিককে প্রভাবিত করে। আমি নিশ্চিত নই যে লোকেরা যতটা অনলাইন ভাষা, কেবল অফলাইন ভাষার মতই তাদের কাছে পৌঁছাতে পারে, প্রায়শই সেগুলি কে বা কোন রাষ্ট্রের মধ্যে থাকে তা প্রতিফলিত করে। "Schwartz বলেছেন ইনভার্স। "বিষণ্ণতার নির্দেশক শব্দগুলি উভয়ই মনে করে যে লোকেরা কীভাবে তাদের অনুভব করছে, কিন্তু এমন শৈলীতে পার্থক্য রয়েছে যা স্বল্প রেফারেন্স ('আমি', 'আমাকে') ব্যবহার করার মতো কম পৌঁছাতে কম মনে হচ্ছে।"

তারা শহুরে মহানগর এলাকার 683 জন ব্যবহারকারীর ফেসবুক পোস্ট বিশ্লেষণ করে তাদের অ্যালগরিদম পরীক্ষা করে দেখেছেন, যার মধ্যে 114 জন ডাক্তারের দ্বারা বিষণ্নতার কারণে নির্ণয় করেছিলেন। বিশেষ করে, তারা তৈরি পোস্টের বিষয়বস্তু বিশ্লেষণ পূর্বে একজন ব্যবহারকারীর সামাজিক মিডিয়া উপস্থিতি ভবিষ্যদ্বাণী করতে পারে যে ইতিমধ্যে কে হতাশার সাথে লড়াই করছে কিনা এবং বিষণ্নতা-ভবিষ্যদ্বাণীকারী অ্যালগরিদম আসলেই কাজ করেছে কিনা তা পরীক্ষা করার জন্য প্রতিটি ব্যবহারকারীর নির্ণয়ের জন্য।

সেই রেকর্ডগুলিতে, তারা হতাশ ব্যক্তিদের সামাজিক মিডিয়া ব্যবহার করার উপায়গুলির মধ্যে পরিবর্তনগুলি খুঁজে পেয়েছে। তারা আরও প্রথম ব্যক্তি pronouns (আমি, আমি, নিজেকে) ব্যবহার ঝোঁক অধিক যারা বিষণ্নতা সঙ্গে নির্ণয় করা হয় না। এই লোকেরা প্রায়ই ফেসবুক পোস্টের মাধ্যমে শারীরিক উপসর্গগুলির অভিযোগ করে, সাধারণত "আঘাত," "ক্লান্ত," "মাথা," এবং "খারাপ" শব্দগুলি ব্যবহার করে। এছাড়াও, তারা আরও শব্দ ব্যবহার করেছিল যা "ভীত" মন, "এবং" উদ্বেগ। "রুমমিনেশন হ'ল বিষণ্নতার একটি চিহ্নিতকারী যা বিশদ বিব্রতকর দ্বারা সংজ্ঞায়িত করে যা অবশেষে ক্রমাগত এবং ক্রমাগত উদ্বেগের দিকে পরিচালিত করে।

কিন্তু সম্ভবত বেশিরভাগ কাহিনীই হতাশ ব্যবহারকারীদের পোস্টগুলি হতাশ ব্যবহারকারীদের চেয়ে অনেক বেশি লম্বা ছিল। প্রতি বছর, বিষণ্ণ ব্যবহারকারীদের একটি গড় লিখেছেন 1,424 আরো শব্দ সব পোস্ট জুড়ে।

এই ধরনের সরঞ্জামগুলি শক্তিশালী কারণ তারা সোশ্যাল মিডিয়াকে অনামীতে হারিয়ে যাওয়া থেকে তাদের মাথার উপরে পানি রাখতে চুপচাপ সংগ্রাম করতে পারে। নতুন অ্যালগরিদম এমন লোকেদেরকে সম্বোধন করে না যারা টুইটার বা ইনস্টগ্রামের মত একটি ভিন্ন প্ল্যাটফর্মে বিশ্বাস করবে। কিন্তু Schwartz বলেছেন এই অ্যালগরিদম পাশাপাশি অন্যান্য সোশ্যাল মিডিয়া প্ল্যাটফর্মের সাথে অভিযোজিত করা যেতে পারে।

"ফেসবুক আমাদের জনসংখ্যার গড় ব্যক্তি দ্বারা প্রায়শই ঘন ঘন ব্যবহৃত হয়, তাই এটি আরও তথ্য প্রদান করে," তিনি বলেছেন। "অন্যদিকে, ফেসবুকে অন্যান্য সোশ্যাল মিডিয়া ডোমেইনগুলিতে নির্মিত একটি মডেলকে 'মানানসই' করার পদ্ধতি রয়েছে এবং আমরা সেই ডোমেনের জন্য স্ক্র্যাচ থেকে একটি মডেল ট্রেন করতে পারি এবং অতীতের কাজ থেকে, আমি আশা করি এটি প্রায়ও কাজ করবে।"

এই মুহূর্তে, তারা সঠিকতা বাড়ানোর জন্য ফেসবুকে স্টিকিং করছে। কিন্তু এই বিচার চালানো এক জিনিস প্রদর্শন করে: মানুষ কথিত আছে। এটা ঠিক কি তারা বলছে বুঝতে একটি অ্যালগরিদম গ্রহণ।

পটভূমি:

বিষণ্নতা নিষ্ক্রিয় এবং treatable, কিন্তু underdiagnosed হয়। এই গবেষণায়, আমরা দেখাই যে ফেসবুক ব্যবহারকারীদের সম্মতি দ্বারা ভাগ করা বিষয়বস্তু তাদের মেডিকেল রেকর্ডগুলিতে বিষণ্নতার ভবিষ্যতের ঘটনার পূর্বাভাস দিতে পারে। ডি-প্রেসের ভাষা ভবিষ্যদ্বাণীতে বিষণ্ণতা, একাকীত্ব, শত্রুতা, রুমিনেশন এবং স্ব-রেফারেন্স বৃদ্ধি সহ সাধারণ লক্ষণগুলির উল্লেখ রয়েছে। এই গবেষণায় সুপারিশ করা হয়েছে যে সামাজিক মিডিয়া ডেটা বিশ্লেষণটি বিষণ্নতার জন্য সম্মতিশীল ব্যক্তিদের স্ক্রিন করার জন্য ব্যবহার করা যেতে পারে। উপরন্তু, সোশ্যাল মিডিয়া কন্টেন্ট বিষণ্নতা নির্দিষ্ট উপসর্গ চিকিত্সক নির্দেশ করতে পারে।

আপনিও পছন্দ করতে পারেন: সামাজিক মিডিয়াতে আপনার ব্রেইন

$config[ads_kvadrat] not found