做者 | 贝爽面试
你真的“孤独”吗？算法
曾经这张火遍全宇宙的“国际孤独等级表”，让很多网友泪目，就差没作过手术了。微信
不过，也有网友质疑，一我的吃饭，看电影，唱K，就真的是孤独吗？也许合群才是真正的“孤独患者”。关因而否孤独这件事，AI的检测方式可能更具备权威性。机器学习
最近，美国研究人员利用AI工具分析人类的孤独指数，准确率达到了94%。工具
1学习
AI分析谈话，检测孤独指数测试
一位来自美国IBM Watson实验室的负责人称，阿里云
“天然语言处理（NLP）和机器学习（ML）可以经过长时间的访谈对话，对表达的情绪和微妙的语言特征进行无偏量化估计，并准确地评估人类的孤独指数。
近日，他们与加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学院合做，开展了这项AI研究。这项研究的受试者是80位年龄在66至94岁之间的独立居住的居民，平均年龄在83岁。3d
研究人员对他们进行了半结构化的访谈，内容主要围绕如下三个问题：blog
Q1：“您是否感到孤独，多久会有一次这样的情绪？
Q2：孤独的感受是怎么样的，心情如何？
Q3：为何你认为别人会感到孤独？
访谈最长会持续到90分钟，结束后，研究人员对80位受访者的语音对话，经过IBM开发的NLP模型（WNLU）和ML工具进行了转录、情感分析和量化。
此外，为了进一步辅助结果的准确性，研究人员还进行了定量评估。即采用UCLA孤独感量表，对受试者提出20个与孤独相关的问题，并经过四个评份量表进行评定。好比：“您是否常常被他人忽略？您是否常常以为本身是群体中的一部分？”等。
结果代表，与UCLA孤独感量表的得分相比，使用语言模型，机器学习系统能够更好预测孤独感。其中，AI预测结果的准确率达到了94％，而基于UCLA量化孤独感的准确率是76％。
该研究的第一做者瓦尔萨·巴达（Valsa Badar）表示，
WNLU软件系统使用深度学习从关键字，类别，情感和语法中提取元数据，能够更好地解析和理解诸如孤独之类的复杂情感。
同时，他强调，相似的人类情感分析可能存在分歧，缺少一致性，所以，须要进行更普遍的培训才能标准化，而事实也证实，与孤独感量表相比，使用语言特特征的AI可以达到更高的准确率。
除此以外，本次研究还得出了如下结果：
孤独的人在定性访谈中的回答时间更长，对有关孤独问题的回答中，也容易表现出更多的悲伤。
与女性相比，男性在回答中使用了更多恐惧和快乐的词语，他们可以更自由地表达情绪。
女性比男性更有可能在面试中认可感到孤独。
不过，研究团队最后也表示，目前的研究还存在一些局限性。如缺少时间轴上的数据，对受众者的评估是不够严谨的，同时数据量过小，不足以发挥NLP在诊断孤独感方面的潜力。可是这项研究在小范围测试中，验证了NLP在非结构化文本数据中，测试复杂情感的可行性。
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“孤独”中的敏感群体
“孤独”可能不分人群，但不一样人群中，最脆弱的多是老年人。
老年人的孤独感的发生率正在攀升。有专家指出，美国近些年存在一种“孤独流行病”，其特征是自杀率和精神类药物使用率不断上升，生产力降低，医疗成本增长，死亡率也在逐年升高。
此前，加州大学圣地亚哥分校也在一项相关调查中发现，居住在独立老年人社区中的居民，有85％的人感到中度和重度孤单。今年因新冠病毒大流行，增长了人们独处的时间，这种状况也随之变得更糟糕了。
美国加州大学圣地亚哥分校一直但愿借助AI技术解决老年人的心理健康问题。在他们看来，“语言数据可以与咱们的认知、行动、睡眠、身体活动和心理健康的等评估结合起来，从而提升咱们对衰老的理解认知，这有助于咱们度过一个健康的老年生活。”
所以，这次研究聚焦聚焦66-94岁之间的80名独立生活居民，试图经过天然语言处理技术和机器学习模型预测社区中老年人的孤独感。
正如研究中代表的，人类的孤独感并不老是反映真实的感觉和情绪，而AI和自我测验能够被心理学家和专业人士结合使用，从而提升诊断的准确性。而早期的发现老年人的孤独感，有助于改善临床医生，家庭评估以及治疗老年人的孤独感的方式。
目前，该研究团队还在探索孤独和智慧的天然语言模式特征，相关结果代表，孤独感与智慧两者存在负相关，智慧度越高的老年人，孤独感也越强。
同时，他们表示微妙的语言数据将是AI促进人类心理健康的关键工具，它经过语音来检测我的的孤独指数，能够减小量表带来的主观偏见，而实现更加准确的远程诊断。最后，借助更加复杂的AI系统进行实时干预，经过引导积极的认知，从事有意义的社交活动来帮助我的减小孤独感。
参考来源：
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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