חדש מ-HIT: אלגוריתם לזיהוי דכאון ברשתות חברתיות

ד"ר יהונתן שלר וגלעד גכט מהמחלקה למדעי המחשב ב-HIT פיתחו מערכת בינה מלאכותית שמסוגלת לקבוע ברמת דיוק גבוהה אם פוסט אקראי ברשתות החברתיות נכתב על ידי אדם השרוי בדיכאון.

ד"ר יהונתן שלר

מדובר באלגוריתם של למידת מכונה בטכנולוגיית 'רשתות עצביות עמוקות', שמנתח מאפיינים לשוניים של הטקסטים ומזהה את הדיכאון באמצעותם.
המחקר החלוצי בוצע בשיתוף עם פרופ' מולי איירלנד, וד"ר קייט נידרהופר, מומחית לטכנולוגיות בתחום בריאות הנפש, מהמחלקה למדעי הפסיכולוגיה באוניברסיטת טק בטקסס.

"תחום הבינה המלאכותית מעניק למחשב יכולות שעד היום היו רק בידי אדם," אומר ד"ר שלר, ומסביר שכדי לייצר אלגוריתם של למידת מכונה, יש לספק למחשב, קודם כל, נתונים שמהם יוכל ללמוד.

במחקר הנוכחי נעזרו החוקרים באוסף של יותר מ-300,000 פוסטים מהרשתות החברתיות, שלוקטו לאורך 10 שנים, ומייצגים קרוב ל-12,000 משתמשים. מתוכם הם בחרו 983 אנשים, שהעידו על עצמם בפורומים רלוונטיים שהם סובלים מדיכאון, והעלו בנוסף גם 2,981 פוסטים נייטרליים – כגון בקשות לתמיכה טכנית – בפורומים אחרים.
המחשב הוזן בנתונים אלה בשילוב עם דגימה אקראית מאותם פורומים נייטרליים: 2,822 פוסטים שנכתבו על ידי 183 משתמשים שלא דיווחו מעולם על דיכאון.
המחשב הונחה לנתח את שתי קבוצות הפוסטים הנייטרליים על פי מספר פרמטרים לשוניים - כגון ספירת מילים וחזרה על מילים מסוימות, על מנת לזהות מאפיינים לשוניים של הכותבים הדיכאוניים.

"המחשב ניתח את הטקסטים באמצעות טכנולוגיית הרשת העצבית העמוקה, המדמה את פעולת המוח האנושי, ולימד את עצמו לזהות גם טקסטים אחרים בעלי מאפיינים דומים," אומר ד"ר שלר. בהמשך הציגו החוקרים למחשב לקט חדש ובלתי מוכר של טקסטים, והוא הצליח לזהות מעל 80% מהמשתמשים השרויים בדיכאון.
מסקנת החוקרים: אם נציג לאלגוריתם פוסט אקראי כלשהו מהאינטרנט, הוא יידע לקבוע, ברמת דיוק גבוהה, אם כותב הטקסט סובל מדיכאון. "אנחנו מאמינים שבעתיד יוכל המודל שבנינו, לצד מודלים דומים המזהים מצבים פסיכולוגיים אחרים, לשמש ככלי יעיל עבור אנשי מקצוע בתחום בריאות הנפש", מציין ד"ר שלר.

לדבריו, אחד המכשולים העיקריים בדרך ליישום נרחב יותר של הפסיכולוגיה הדיגיטלית, הוא העובדה שכיום לא ניתן לפענח את הלוגיקה של המערכת. במילים אחרות, לאיש אין בעצם מושג איך בדיוק המחשב עושה זאת, ולעת עתה התהליך כולו נותר בגדר 'קופסה שחורה' עבורנו. "זהו מחיר שרבים מאנשי בריאות הנפש, האחראים לשלומם של מטופלים בשר ודם, אינם מוכנים לשלם, הן מקצועית והן מוסרית," הוא אומר. "ייתכן שגישתם תשתנה עם הזמן, עם התפתחות הפסיכולוגיה הדיגיטלית - ככל שתוכח תרומתה הממשית לרווחה הנפשית וככל שנצליח לחדור לקופסה השחורה ולפענח תהליכים של למידת מכונה".

"במחקר הנוכחי," מוסיף ד"ר שלר, "התמקדנו באתגר קריטי מתחום בריאות הנפש: שימוש באמצעים דיגיטליים כדי לאתר אנשים הסובלים מדיכאון. בשלב זה אנו סבורים שהמודלים שלנו יכולים לקדם את המחקר התיאורטי במדעי ההתנהגות. בעתיד אנחנו מקווים לפתח כלי יישומי שיספק למטפלי הנפש תובנות פסיכולוגיות מאלגוריתמים של למידת מכונה".

ד"ר שלר הוא מומחה לניתוח טקסטים באמצעות למידת מכונה ולמידה עמוקה, כדי ללמוד כל מה שניתן על מי שכתב אותם. במהלך העשור האחרון הוא פיתח ויישם מודלים מסוג זה עבור מגוון רחב של טקסטים, ולצורך כך עבד בשיתוף עם חוקרים מתחומי מדעי הרוח, מדעי החברה ומדעי ההתנהגות. המחקרים, המשתייכים לתחומים חדשים ופורצי דרך הקרויים "מדעי הרוח/החברה/ההתנהגות הדיגיטליים", נעים על פני מנעד רחב - מבניית תזאורוס רב-לשוני ל-2000 שנה של טקסטים יהודיים, ועד לזיהוי פרופילים מזויפים ברשתות החברתיות.

המאמר פורסם בסדנת GOOD Mental Health בכנס KDD 2020.

פורסם: 04/02/2021