Искусственный интеллект научился искать симптомы депрессии в сообщениях пользователей

При депрессии качество жизни человека существенно снижается: психологическое состояние влияет практически на все её сферы, от физического здоровья до социальных взаимодействий. Однако, вычислить депрессию не всегда могут даже родные и друзья, не говоря уж о самом человеке. В этой ситуации на помощь могут прийти так называемые нейросети.

Чёрно-белый мир

По словам психолога Натальи Кисельниковой, в качестве маркеров депрессивного расстройства могут выступать слова и фразы, которые используют люди в постах и сообщениях.

"Анализируя особенности речи человека —

частоту употребления определённых слов,
длину предложений,
лексическую насыщенность,

— учёные могут понять, в каком психическом состоянии он находится", — рассказывает она.

При депрессии пользователи чаще употребляют прилагательные с негативным оттенком —

"одинокий",
"грустный",
"несчастный".

Кроме того, они больше сосредоточены на себе, чем на окружающих людях и других вещах, и в их речи с большой частотой встречаются местоимения первого лица — "я", "меня", они редко говорят: "мы" или "они". Это объясняется не эгоизмом, а поглощённостью собственными переживаниями.

Ещё один признак депрессии — частое употребление частицы "не" в применении к себе — например, это рассказы об их неудачах. И, наконец, это крайняя категоричность в суждениях: депрессивным личностям свойственно употреблять термины

"постоянно",
"всегда",
"никогда",
"совершенно",
"никак".

"Меня постоянно затирают", "меня никто тут не уважает", "мне никогда не везет на деньги" — это типичный лексикон при депрессии, когда люди видят мир исключительно в черно-белых красках.

"Дерево решений"

Первая программа-"психотерапевт" под названием Eliza была создана ещё в 1960-х американским программистом Джозефом Вейценбаумом. Она имитировала диалог с клиентом, задавая вопросы на основе его изначальных высказываний.

Предположим, если клиент признавался, что у него болит голова, алгоритм интересовался: "Почему вы говорите, что у вас болит голова?" Собеседник мог ответить: "Моя мать меня ненавидит". Тогда машина, в свою очередь, спрашивала: "А кто ещё в твоей семье тебя ненавидит?".

Хотя вопросы задавались по простым шаблонам, многие пользователи программы утверждали, что им нравится беседовать с ней, и она им помогает почувствовать себя лучше.

В наше время существуют приложения по самопомощи. Например, Woebot, Vivybot и Tess, которые задают пользователю ряд стандартизированных вопросов на тему его образа жизни, настроения, привычек, затем анализируют ответы и определяют наличие расстройства. Если оно обнаруживается, программа даёт рекомендации, а в сложных случаях советует обратиться к специалисту.

"Большинство таких ботов вообще не содержит того, что мы называем искусственным интеллектом, — поясняет основательница одного из сервисов по подбору психологов Ольга Китаина. — Они работают на основе "дерева решений", которое предлагает решения, исходя из скриптов, которые активируются вашими ответами".

По мнению эксперта, такие приложения могут использоваться для поддержки и популяризации психотерапии.

Анализ контекста

Самое современное поколение нейросетей использует для анализа произвольную речь. Эти алгоритмы "наблюдают" за тем, как сами люди используют слова, ведь контекст применения той или иной лексики может быть индивидуален.

Нейросеть "подсматривает", к примеру, какие слова с какими чаще всего и в каком порядке комбинируются в речи человека. Бот iCognito способен с вероятностью до 87% выявить наличие депрессивного или тревожного расстройства, а также распознать отдельные симптомы, такие, как

чувство одиночества,
негативное отношение к себе,
социофобия,
тревожность,
подавленность,
раздражительность,
нарушения сна или пищевого поведения,
склонность к суициду.

Не только слова!

Специалисты считают, что такого рода технологии не только помогут диагностировать депрессию и другие расстройства на ранних стадиях, но и смогут использоваться для обучения людей с аутизмом: присутствие в речи определённых ключевых слов поможет распознать различные социальные эмоции. Также программа сможет определить, нет ли ухудшения состояния, и не намерен ли человек нанести себе вред или даже уйти из жизни.

В идеале алгоритм должен учитывать и особенности речи в зависимости от возраста и пола: ведь пожилые и молодые люди, мужчины и женщины могут по-разному выражать в словах своё состояние.

Есть также нейросети, которые идентифицируют психологическое состояние по изображениям, которые выкладывают пользователи, или их сетевым взаимодействиям.

В депрессии люди чаще выкладывают картинки в голубых, серых и тёмных тонах, и снимки с лицами, но при этом реже — групповые снимки. Хотя, не все пользователи с депрессией ведут себя одинаково, и требуется ещё более глубокое обучение, чтобы алгоритмы смогли распознавать симптомы с высокой точностью.