Jak bardzo przybiła nas pandemia? Wiedzą to algorytmy sztucznej inteligencji
Dwa lata pandemii na pewno odbiły się na naszym samopoczuciu. Naukowcy postanowili sprawdzić, jak bardzo. Wykorzystali do tego algorytmy sztucznej inteligencji.
Czy pandemia nas przygnębiła? Wie to sztuczna inteligencja. BERT to algorytm sztucznej inteligencji wykorzystywany w analizie języka. Potrafi nauczyć się, jakie sformułowania związane są z poszczególnymi emocjami - fachowo nazywa się to analizą sentymentu.
Algorytmowi do analizy sentymentu podaje się różne fragmenty tekstów i uczy, z jakimi emocjami są związane różne frazy. Gdy trafnie już rozpoznaje emocje, może analizować znacznie większe ilości danych.
Wyszkolony tak BERT przeanalizował ponad 650 milionów postów ponad 10,5 miliona osób z całego świata. Pochodziły z Twittera i chińskiego Weibo z pierwszych pięciu miesięcy pandemii w 2020 roku.
Zobacz również:
Pandemia przygnębiła nas znacznie bardziej niż poniedziałkowy ranek
Początek pandemii wyraźnie nas przygnębił. Spadek nastrojów był pięciokrotnie większy niż ten po weekendach, który widać w poniedziałki. Najbardziej pandemia przygnębiła Australijczyków, Brytyjczyków, Kolumbijczyków i Hiszpanów. Dość mocno obniżyła nastroje także Amerykanów, Chińczyków i Włochów. W Europie pandemia najsłabiej wpłynęła na nastrój Skandynawów - a na stan psychiczny Greków niemal wcale.
Badanie za pomocą algorytmu sztucznej inteligencji pokazało też, ile czasu zajął powrót do normalnego nastroju sprzed pandemii. W Europie najdłużej trwało to we Włoszech. Do maja 2020 roku (gdy zakończono zbieranie danych) nadal przygnębieni byli Polacy, Finowie i Hiszpanie.
Co może przewidzieć analiza nastrojów? Nawet wyniki wyborów
Czy analiza sentymentu do czegoś się przydaje? Oczywiście. Polscy naukowcy z Ośrodka Przetwarzania Informacji - Państwowego Instytutu Badawczego dowiedli tego już ponad dwa lata temu. Antoni Sobkowicz i Marek Kozłowski z tamtejszego Laboratorium Inżynierii Lingwistycznej opracowali algorytmy sztucznej inteligencji, które emocje w komentarzach w internecie przekładają na preferencje polityczne.
W październiku 2019 roku ogłosili, że ich algorytm z 4 milionów komentarzy użytkowników portalu Interia.pl trafnie przewidział wynik wyborów parlamentarnych. Wskazywał, że PiS zdobędzie 43,76 proc. głosów, opozycja zaś 35,10 proc. Wynik wyborów był niezwykle zbliżony - PiS uzyskał 43,59 proc. głosów, KO i Lewica łącznie zaś 39,96 proc. Opracowane przez Polaków algorytmy były bliższe wynikowi wyborów niż ostatni przedwyborczy sondaż opinii publicznej.
Zobacz również:
Sztuczna inteligencja lepsza od psychiatry?
Sztuczna inteligencja może też znaleźć zastosowanie jako narzędzie w psychiatrii. Nie trzeba pisać o smutku i przygnębieniu, żeby algorytm wykrył depresję. W depresji zmienia się cała perspektywa postrzegania świata i nasz język. Jak wynika z badań, w takim stanie znacznie częściej używamy zaimka "ja" i czasowników w pierwszej osobie. Częściej używamy też słów takich jak "zawsze", "nic", "całkiem" czy "zupełnie". Algorytmy uczenia maszynowego potrafią się tego nauczyć i rozpoznać depresję.
Jeśli algorytmy sztucznej inteligencji analizują także tempo mowy (w depresji ruchy, także organów mowy, są spowolnione), ich skuteczność staje się zdumiewająca. Psychiatrzy stawiają trafną diagnozę depresji w około 43 proc. przypadków. Algorytmy sztucznej inteligencji osiągają już trafność od 80 do ponad 90 procent.
