Психологическая помощь новости психологии и психотерапии
В последние два десятилетия наблюдается пандемия одиночества, отмеченная ростом числа самоубийств и употребления опиоидов, снижением производительности труда, увеличением расходов на здравоохранение и ростом смертности. Пандемия COVID-19 и связанные с ней социальное дистанцирование и блокировка, только ухудшила ситуацию, говорят эксперты.
Точно оценить масштабы и глубину социального одиночества только при помощи имеющихся инструментов-таких как самоотчеты- сложно. В новом подтверждающем концепцию документе, опубликованном в American Journal of Geriatric Psychiatry, команда под руководством исследователей из Медицинской школы Калифорнийского университета в Сан-Диего использовала технологии искусственного интеллекта для анализа моделей естественного языка, чтобы определить степень одиночества у пожилых людей.
“В большинстве исследований используется либо прямой вопрос “как часто вы чувствуете себя одиноко”, что может привести к предвзятым ответам из-за стигматизации, связанной с одиночеством, либо Шкала одиночества Калифорнийского университета в Лос-Анжелосе, которая явно не использует слово “одинокий”, – говорит доктор медицинских наук Эллен Ли, доцент психиатрии в Медицинской школе Калифорнийского университета в Сан-Диего.
“В этом проекте мы использовали обработку естественного языка- беспристрастную количественную оценку выраженных эмоций и чувств, в сочетании с обычными инструментами измерения одиночества.”
В последние годы многочисленные исследования подтверждают рост уровня одиночества среди различных группах населения, особенно среди наиболее уязвимых пожилых людей. Например, исследование Калифорнийского университета в Сан-Диего, опубликованное ранее в этом году, показало, что 85% людей, проживающих в независимых домах для престарелых, сообщили о умеренном или тяжелом уровне одиночества.
Новое исследование также было сосредоточено на людях, проживающих в независимых домах для престарелых. Его участниками стали 80 человек в возрасте от 66 до 94 лет, средний возраст которых составил 83 года. Но вместо того, чтобы просто задавать и документировать ответы на вопросы по Шкале одиночества, обученные сотрудники также провели с ними более неструктурированные беседы, которые затем были проанализированы с использованием программного обеспечения для понимания моделей естественного языка, разработанного IBM, а также других инструментов машинного обучения.
“Модели естественного языка и машинное обучение позволяют нам систематически изучать продолжительные интервью со многими людьми и исследовать, как тонкие речевые особенности, выражающие эмоции, могут указывать на одиночество. Подобный анализ эмоций, если бы его провели люди, мог бы стать предвзятым, противоречивым и потребовал бы обширной подготовки для стандартизации”, – говорит доктор наук Варша Бадал.
Среди находок:
- Одинокие люди давали более развернутые ответы в качественном интервью и сильнее выражали печаль на прямые вопросы об одиночестве.
- Женщины чаще, чем мужчины, признавались, что чувствуют себя одинокими во время интервью.
- Мужчины использовали в своих ответах больше слов, выражающих страх и радость, чем женщины.
Авторы заявляют, что исследование подчеркивает расхождения между исследовательскими оценками одиночества и субъективным переживанием одиночества, которые инструменты, основанные на моделях естественного языка, могли бы помочь привести в соответствие. Первые результаты отражают то, как “одинокая речь”, может быть использована для выявления одиночества у пожилых людей, улучшая оценку одиночества и помощь, которую могли бы оказать врачи и семья, особенно во времена физического дистанцирования и социальной изоляции.
Исследование, по словам авторов, демонстрирует возможность использования анализа моделей естественного языка транскрибированной речи для лучшего анализа и понимания сложных эмоций, таких как одиночество. По их словам, модели машинного обучения прогнозируют одиночество с 94-процентной точностью.
“Наш центр IBM-UC в Сан-Диего сейчас исследует сигнатуры одиночества и мудрости в моделях естественного языка, которые обратно связаны у пожилых людей. Речевые данные можно комбинировать с другими нашими оценками когнитивных функций, мобильности, сна, физической активности и психического здоровья для улучшения нашего понимания старения, чтобы способствовать благополучному старению”,- говорит соавтор исследования доктор медицинских наук Дилип Джесте, старший заместитель декана по вопросам здорового старения и ухода за пожилыми людьми и содиректор Центра искусственного интеллекта для здорового образа жизни IBM-UC в Сан-Диего.
