"وباء الوحدة" على رادار الذكاء الاصطناعي
فريق بحث من كلية طب سان دييجو بجامعة كاليفورنيا توصل إلى تقنيات ذكاء اصطناعي لتحليل أنماط اللغة الطبيعية لتحديد درجات الوحدة
على مدار العقدين الماضيين، شهد العالم ما أطلق عليه الخبراء "وباء الوحدة" الذي صاحبه ارتفاع في معدلات الانتحار وتعاطي المخدرات وفقدان الإنتاجية وارتفاع تكاليف الرعاية الصحية ومعدلات الوفيات.
يرى الخبراء أن وباء كورونا المستجد الذي يرتبط بالتباعد الاجتماعي والحجر الصحي جعل الأمور أسوأ كثيرا خاصة بين كبار السن.
يعتبر التقييم الدقيق لاتساع وعمق الوحدة المجتمعية أمرا شاقا مقيدا بالأدوات المتوفرة مثل التقارير الذاتية، لكن فريق بحث من كلية طب سان دييجو بجامعة كاليفورنيا توصل إلى تقنيات ذكاء اصطناعي لتحليل أنماط اللغة الطبيعية لتحديد درجات الوحدة عند البالغين من كبار السن، وفقا لموقع "ميديكال إكسبرس".
وقال قائد فريق البحث وأستاذ مساعد الطب النفسي في كلية طب سان دييجو بجامعة كاليفورنيا، إيلين لي: "تستخدم معظم الدراسات السؤال المباشر (كم مرة تشعر بالوحدة؟) الذي يؤدي إلى استجابات متحيزة بسبب الوصمات المرتبطة بالوحدة، أو مقياس الوحدة الذي لا يستخدم كلمة وحيد بصراحة".
وأضاف أنهم استخدموا في هذا المشروع معالجة اللغة الطبيعية أو NLP، وهو عبارة عن تقييم كمي غير متحيز للعاطفة والمشاعر المعبر عنها بالتنسيق مع أدوات قياس الوحدة المعتادة.
وفي دراستهم، ركز الباحثون على 80 مشاركا من كبار السن المستقلين تتراوح أعمارهم ما بين 66 و94 عاما. لكن بدلا من طرح الأسئلة التقليدية وتسجيل الأجوبة من مقياس الوحدة بالجامعة، خضع المشاركون إلى مقابلات شخصية في سياق محادثات غير منظمة أكثر تم تحليلها باستخدام برنامج فهم البرمجة اللغوية العصبية الذي طورته شركة IBM بالإضافة إلى أدوات التعلم الآلي الأخرى.
وسمحت البرمجة اللغوية العصبية والتعلم الآلي للباحثين الأمريكيين لفحص المقابلات الطويلة مع العديد من الأفراد بشكل منهجي واستكشاف مدى تأثير سمات الكلام الدقيقة مثل العواطف التي قد تشير إلى الشعور بالوحدة.
وتوصل الباحثون إلى أن الأفراد الذين يشعرون بالوحدة كانت إجاباتهم مطولة في المقابلات وعبروا عن الحزن بشكل أكبر عند سؤالهم أسئلة مباشرة حول الوحدة. بالإضافة إلى أن السيدات كانت أكثر احتمالا للإقرار بالشعور بالوحدة أثناء المقابلات مقارنة بالرجال الذين استخدموا كلمات مخيفة ومبهجة أكثر. وقالوا إن نماذج التعلم الآلي تنبأت بالوحدة النوعية بدقة وصلت إلى 94٪.