Нейросеть научили определять алкоголиков и курильщиков по записям и лайкам в Facebook
Группа исследователей из США разработала нейросеть, способную с высокой точностью определять по записям и лайкам, страдает ли тот или иной пользователь соцсети Facebook табачной, алкогольной или наркотической зависимостью. Препринт статьи, посвященной исследованию, был опубликован на ресурсе ArXiv.org.
Как пишет N+1, ученые предположили, что посты и лайки в соцсетях могут указывать на вредные привычки пользователей. Для проверки своей гипотезы исследователи применили алгоритм машинного обучения, натренированный с помощью трех баз данных, которые были собраны в период с 2007-го по 2012 год приложением для психологических тестов myPersonality. Первая из этих баз содержала 21 миллион записей 100 тысяч пользователей Facebook, вторая - пять миллионов лайков 250 тысяч пользователей, а в третьей хранилась информация о наличии различных зависимостей у 13,5 тысячи пользователей соцсети. Для обучения нейросети эти наборы данных комбинировались различным образом.
Как показали тесты алгоритма, после обучения нейросеть научилась уверенно распознавать наличие вредных привычек у человека. Так, вероятность курения определяется с максимальной точностью 86%, а вероятность употребления наркотиков и алкоголя определяется с точностью 84% и 81% соответственно.
При этом исследователи сообщили о выявлении корреляции между содержанием постов, интересами пользователей и разного рода зависимостями. Например, применение алгоритма показало, что пьющие и курящие пользователи чаще используют слова, связанные с движением ("машина" или "идти"), в то время как слова, имеющие отношение к злости ("ненависть", "убивать") и здоровью ("клиника", "таблетки"), положительно связаны с употреблением наркотиков. Также исследование показало, что пьющие пользователи любят фильм "V - значит вендетта", а наркоманы слушают группы Radiohead, The Cure и Depeche Mode.
Важно отметить, что выявленная положительная корреляция в данном случае не указывает на причинно-следственную связь, если учесть, что использованный при обучении алгоритма пересекающийся набор данных содержал информацию всего о 3508 пользователях. Для повышения точности результатов исследования необходим гораздо больший объем информации.
Newsru.com, разместившая эту информацию на русском, напоминает, что ранее сама Facebook запустила алгоритм, предназначенный для выявления пользователей, которые находятся в зоне риска и могут совершить самоубийство. Разработанные Facebook инструменты с элементами искусственного интеллекта способны выявлять признаки склонности к суициду в публикациях пользователей, а также в комментариях, которые оставляют к ним их друзья.