做者 | 貝爽面試
你真的「孤獨」嗎？算法
曾經這張火遍全宇宙的「國際孤獨等級表」，讓很多網友淚目，就差沒作過手術了。微信
不過，也有網友質疑，一我的吃飯，看電影，唱K，就真的是孤獨嗎？也許合羣纔是真正的「孤獨患者」。關因而否孤獨這件事，AI的檢測方式可能更具備權威性。機器學習
最近，美國研究人員利用AI工具分析人類的孤獨指數，準確率達到了94%。工具
1學習
AI分析談話，檢測孤獨指數測試
一位來自美國IBM Watson實驗室的負責人稱，阿里雲
「天然語言處理（NLP）和機器學習（ML）可以經過長時間的訪談對話，對錶達的情緒和微妙的語言特徵進行無偏量化估計，並準確地評估人類的孤獨指數。
近日，他們與加利福尼亞大學聖地亞哥分校醫學院合做，開展了這項AI研究。這項研究的受試者是80位年齡在66至94歲之間的獨立居住的居民，平均年齡在83歲。3d
研究人員對他們進行了半結構化的訪談，內容主要圍繞如下三個問題：blog
Q1：「您是否感到孤獨，多久會有一次這樣的情緒？
Q2：孤獨的感受是怎麼樣的，心情如何？
Q3：爲何你認爲別人會感到孤獨？
訪談最長會持續到90分鐘，結束後，研究人員對80位受訪者的語音對話，經過IBM開發的NLP模型（WNLU）和ML工具進行了轉錄、情感分析和量化。
此外，爲了進一步輔助結果的準確性，研究人員還進行了定量評估。即採用UCLA孤獨感量表，對受試者提出20個與孤獨相關的問題，並經過四個評份量表進行評定。好比：「您是否常常被他人忽略？您是否常常以爲本身是羣體中的一部分？」等。
結果代表，與UCLA孤獨感量表的得分相比，使用語言模型，機器學習系統能夠更好預測孤獨感。其中，AI預測結果的準確率達到了94％，而基於UCLA量化孤獨感的準確率是76％。
該研究的第一做者瓦爾薩·巴達（Valsa Badar）表示，
WNLU軟件系統使用深度學習從關鍵字，類別，情感和語法中提取元數據，能夠更好地解析和理解諸如孤獨之類的複雜情感。
同時，他強調，相似的人類情感分析可能存在分歧，缺少一致性，所以，須要進行更普遍的培訓才能標準化，而事實也證實，與孤獨感量表相比，使用語言特特徵的AI可以達到更高的準確率。
除此以外，本次研究還得出瞭如下結果：
孤獨的人在定性訪談中的回答時間更長，對有關孤獨問題的回答中，也容易表現出更多的悲傷。
與女性相比，男性在回答中使用了更多恐懼和快樂的詞語，他們可以更自由地表達情緒。
女性比男性更有可能在面試中認可感到孤獨。
不過，研究團隊最後也表示，目前的研究還存在一些侷限性。如缺少時間軸上的數據，對受衆者的評估是不夠嚴謹的，同時數據量過小，不足以發揮NLP在診斷孤獨感方面的潛力。可是這項研究在小範圍測試中，驗證了NLP在非結構化文本數據中，測試複雜情感的可行性。
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「孤獨」中的敏感羣體
「孤獨」可能不分人羣，但不一樣人羣中，最脆弱的多是老年人。
老年人的孤獨感的發生率正在攀升。有專家指出，美國近些年存在一種「孤獨流行病」，其特徵是自殺率和精神類藥物使用率不斷上升，生產力降低，醫療成本增長，死亡率也在逐年升高。
此前，加州大學聖地亞哥分校也在一項相關調查中發現，居住在獨立老年人社區中的居民，有85％的人感到中度和重度孤單。今年因新冠病毒大流行，增長了人們獨處的時間，這種狀況也隨之變得更糟糕了。
美國加州大學聖地亞哥分校一直但願藉助AI技術解決老年人的心理健康問題。在他們看來，「語言數據可以與咱們的認知、行動、睡眠、身體活動和心理健康的等評估結合起來，從而提升咱們對衰老的理解認知，這有助於咱們度過一個健康的老年生活。」
所以，這次研究聚焦聚焦66-94歲之間的80名獨立生活居民，試圖經過天然語言處理技術和機器學習模型預測社區中老年人的孤獨感。
正如研究中代表的，人類的孤獨感並不老是反映真實的感覺和情緒，而AI和自我測驗能夠被心理學家和專業人士結合使用，從而提升診斷的準確性。而早期的發現老年人的孤獨感，有助於改善臨牀醫生，家庭評估以及治療老年人的孤獨感的方式。
目前，該研究團隊還在探索孤獨和智慧的天然語言模式特徵，相關結果代表，孤獨感與智慧兩者存在負相關，智慧度越高的老年人，孤獨感也越強。
同時，他們表示微妙的語言數據將是AI促進人類心理健康的關鍵工具，它經過語音來檢測我的的孤獨指數，能夠減小量表帶來的主觀偏見，而實現更加準確的遠程診斷。最後，藉助更加複雜的AI系統進行實時干預，經過引導積極的認知，從事有意義的社交活動來幫助我的減小孤獨感。
參考來源：
https://www.naijatechnews.com/ai-can-detect-loneliness-index-by-analyzing-peoples-speech-with-an-accuracy-rate-of-94/
https://www.ajgponline.org/article/S1064-7481(20)30479-6/fulltext#
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