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pte20220408003 Medien/Kommunikation, Technologie/Digitalisierung

Twitter-Beiträge verraten Hang zu Depression

Innovative Software britischer Wissenschaftler erkennt mentalen Zustand zu 88,39 Prozent genau


Smiley: Twitter-Beiträge veraten Hang zu Depression (Illustration: Pete Linforth, pixabay.com)
Smiley: Twitter-Beiträge veraten Hang zu Depression (Illustration: Pete Linforth, pixabay.com)

London/Leicester (pte003/08.04.2022/06:05) -

Ein neu entwickelter Algorithmus von Forschern der Brunel University London http://brunel.ac.uk und der University of Leicester http://le.ac.uk erkennt eine Depression bei Twitter-Nutzern mit einer Genauigkeit von 88,39 Prozent. Die Software bestimmt den mentalen Zustand einer Person, indem sie 38 Kriterien aus deren öffentlichem Twitter-Profil extrahiert und analysiert. Dazu gehören die Inhalte der Beiträge, die Zeitpunkte, zu denen gepostet wird und andere Benutzer im Umfeld. Laut dem Team könnten ähnliche Systeme für polizeiliche Ermittlungen oder zum Finden geeigneter Bewerber für Jobs geeignet sein.

Besser als andere Tools

"Wir haben den Algorithmus an zwei großen Datenbanken getestet und unsere Ergebnisse mit anderen Depressionserkennungstechniken verglichen. In allen Fällen ist es uns gelungen, bestehende Techniken in Bezug auf ihre Klassifizierungsgenauigkeit zu übertreffen", so Abdul Sadka, Direktor des Brunel Institute of Digital Futures. Der Algorithmus wurde mit zwei Datenbanken trainiert, die den Twitter-Verlauf von Tausenden Benutzern sowie zusätzliche Infos über die psychische Gesundheit dieser Nutzer enthielten. 80 Prozent der Infos in jeder Datenbank wurden verwendet, um den Bot zu unterrichten, während die anderen 20 Prozent eingesetzt wurden, um seine Genauigkeit zu testen.

Der Bot schließt zunächst alle Benutzer mit weniger als fünf Tweets aus und korrigiert dann Rechtschreibfehler und ergänzt Abkürzungen. Dann berücksichtigt er 38 verschiedene Faktoren - wie die Verwendung positiver und negativer Wörter durch einen Benutzer, die Anzahl der Freunde und Follower, die er hat sowie die Verwendung von Emojis - und trifft auf dieser Basis eine Entscheidung über den mentalen und emotionalen Zustand dieses Benutzers.

Weitere Nutzbarmachung

"Die nächste Stufe dieser Forschung wird darin bestehen, ihre Gültigkeit in verschiedenen Umgebungen oder Hintergründen zu untersuchen", so Huiyu Zhou, Experte für maschinelles Lernen an der University of Leicester. Noch wichtiger sei es, die Technologie, die aus dieser Untersuchung hervorgeht, für andere Anwendungen wie E-Commerce, Einstellungsprüfungen oder Kandidaten-Screenings nutzbar zu machen. Wer sich in sozialen Medien tummelt, werde künftig zum gläsernen Menschen, für viele eine erschreckende Vorstellung.

(Ende)
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