जैसे-जैसे फेसबुक, ट्विटर, इंस्टाग्राम और अन्य जैसे सोशल मीडिया प्लेटफॉर्म विकसित हो रहे हैं, हमने पिछले कुछ वर्षों में उपयोगकर्ताओं के बीच अवसाद में वृद्धि देखी है। इसका हवाला देते हुए, टेक कंपनियां और शोधकर्ता अपने उपयोगकर्ताओं के मानसिक स्वास्थ्य के मुद्दों का पता लगाने और उन्हें हल करने के तरीके लेकर आए हैं। अब, यूरोप के शोधकर्ताओं ने एक उन्नत एल्गोरिदम विकसित किया है जो 10 में से 9 ट्विटर उपयोगकर्ताओं में अवसाद का पता लगा सकता है। यहाँ विवरण हैं।
शोधकर्ताओं ने एक बॉट विकसित किया है जो आपके ट्विटर प्रोफाइल के आधार पर अवसाद का पता लगा सकता है
लंदन के ब्रुनेल विश्वविद्यालय और लीसेस्टर विश्वविद्यालय के शोधकर्ताओं की एक टीम एक उन्नत एल्गोरिदम के साथ आई है जो उपयोगकर्ताओं की मानसिक स्थितियों का उनके ट्विटर प्रोफाइल के आधार पर विश्लेषण कर सकती है। एल्गोरिथ्म उपयोगकर्ता के ट्विटर प्रोफाइल से 38 अलग-अलग डेटा बिंदुओं को प्राप्त करता है और उनका विश्लेषण करता है ताकि यह पता लगाया जा सके कि वे अवसाद से गुजर रहे हैं या नहीं।
शोधकर्ताओं ने दो डेटाबेस के साथ नया एल्गोरिदम विकसित किया। जहां एक में कई ट्विटर उपयोगकर्ताओं का ट्विटर इतिहास था, वहीं दूसरे डेटाबेस में उनके मानसिक स्वास्थ्य के बारे में जानकारी शामिल थी। टीम ने 80% डेटा का उपयोग बॉट को सिखाने के लिए और 20% डेटा को इसे प्रशिक्षित करने के लिए किया।
एल्गोरिथम के काम करने के लिए, बॉट शुरू में 5 से कम ट्वीट वाले उपयोगकर्ताओं को बाहर करता है और गलत वर्तनी वाले शब्दों की जांच करने और संक्षिप्तीकरण का पता लगाने के लिए शेष प्रोफाइल को प्राकृतिक भाषा सॉफ्टवेयर के माध्यम से चलाता है। फिर, यह उपयोगकर्ताओं की मानसिक स्थिति को निर्धारित करने के लिए सकारात्मक और नकारात्मक शब्दों, इमोजी और अन्य तत्वों के उपयोग सहित 38 विशिष्ट डेटा बिंदुओं को ध्यान में रखता है।
सिंघुआ ट्विटर डिप्रेशन डेटासेट का उपयोग करते हुए नए अवसाद का पता लगाने वाले ट्विटर बॉट का परीक्षण करने पर, शोधकर्ता 88.39% सटीकता प्राप्त करने में सक्षम थे, जो बहुत प्रभावशाली है। बॉट ने जॉन हॉपकिंस यूनिवर्सिटी CLPsych 2015 डेटासेट पर 70.69% की सटीकता हासिल की।
“90% से ऊपर की कोई भी चीज़ मशीन लर्निंग में उत्कृष्ट मानी जाती है। इसलिए, दो डेटाबेस में से एक के लिए 88% शानदार है”, ब्रुनेल विश्वविद्यालय में डिजिटल फ्यूचर्स संस्थान के निदेशक प्रो अब्दुल सदका ने कहा। “यह 100% सटीक नहीं है, लेकिन मुझे नहीं लगता कि इस स्तर पर कोई भी मशीन लर्निंग समाधान 100% विश्वसनीयता प्राप्त कर सकता है। हालाँकि, आप 90% के आंकड़े के जितने करीब होंगे, उतना ही बेहतर होगा, ”निर्देशक ने आगे कहा।
शोधकर्ताओं का सुझाव है कि नया एल्गोरिदम सोशल मीडिया उपयोगकर्ताओं में मानसिक मुद्दों का पता लगाने में बेहद मददगार हो सकता है। टीम के अनुसार, बॉट को इंस्टाग्राम या व्हाट्सएप जैसे अन्य प्लेटफॉर्म पर विस्तारित किया जा सकता है, और भविष्य में आपराधिक जांच में भी इसका इस्तेमाल किया जा सकता है।
लीसेस्टर विश्वविद्यालय में मशीन लर्निंग के प्रोफेसर हुइयू झोउ ने एक बयान में कहा, “प्रस्तावित एल्गोरिदम मंच-स्वतंत्र है, इसलिए इसे आसानी से फेसबुक या व्हाट्सएप जैसे अन्य सोशल मीडिया सिस्टम तक भी बढ़ाया जा सकता है।” “इस शोध का अगला चरण विभिन्न वातावरण या पृष्ठभूमि में इसकी वैधता की जांच करना होगा, और इससे भी महत्वपूर्ण बात यह है कि इस जांच से प्राप्त तकनीक को ई-कॉमर्स, भर्ती परीक्षा, या उम्मीदवार स्क्रीनिंग जैसे अन्य अनुप्रयोगों के लिए और विकसित किया जा सकता है। “उन्होंने आगे जोड़ा।
तो, आप नए अवसाद का पता लगाने वाले ट्विटर बॉट के बारे में क्या सोचते हैं? इस पर अपने विचार हमें नीचे कमेंट्स में बताएं, और ऐसी ही और दिलचस्प कहानियों के लिए हमारे साथ बने रहें।