你的孤独都被AI看穿了

你真的是“孤独”吗？ 曾经这场火充斥着整个宇宙的“国际孤独等级表”，很多网民流泪，就差没有过手术了。 但是，一个人吃饭、看电影、唱k真的很孤独吗？ 组团才可能是真正的“孤独患者”。 关于是否孤独，AI的检测方式可能更有权威。

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%。

AI分析对话，检测孤独指数

美国IBM  Watson研究所的负责人说，

“自然语言处理(NLP  )和机器学习(ML  )通过长时间的采访对话，可以毫无偏差地量化表达的感情和微妙的语言特征，正确评价人的孤独指数。

最近，他们与加利福尼亚大学圣地亚哥分校医学院合作，开展了这项AI研究。 这项研究的受试者是66岁到94岁之间独立居住的80名居民，平均年龄为83岁。

研究者对他们进行了半结构化采访，内容主要围绕以下三个问题。

问题1 :“你感到孤独吗？ 你有多少这样的感情？

问题2 :孤独的感觉怎么样？ 感觉怎么样？

Q3 :你为什么觉得别人会感到孤独？

采访持续了最长90分钟，结束后，研究者对80名回答者的语音对话通过IBM开发的NLP模型(WNLU  )和ML工具进行了转录、感情分析和量化。

另外，为了进一步辅助结果的正确性，研究者进行了定量评价。 也就是说，使用UCLA孤独感尺度，向被实验者提出20个与孤独相关的问题，用4个评价尺度进行了评价。 例如，“你总是被别人忽视吗？ 你总是认为自己是小组的一部分吗？ ’请等一下。

结果表明，与UCLA孤独感量表得分相比，使用语言模型，机器学习系统可以更好地预测孤独感。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。

该研究的第一位作者瓦尔萨巴达这样说。

WNLU软件系统可以使用深度学习从关键词、类别、感情、语法中提取元数据，更好地分析和理解孤独等复杂的感情。

另外，由于类似的人的感情分析有分歧，有可能缺乏一贯性，所以强调了标准化需要更广泛的培训，证实了使用语言特征的AI比孤独感尺度更能得到高精度。

除此之外，这次研究得出了以下结果。

孤独的人定性采访的这篇文章时间长，关于孤独问题的这篇文章也容易表现出更多的悲伤。

与女性相比，男性在这篇文章中使用更多的恐惧和快乐的语言，他们可以更自由地表达感情。

女性在面试中比男性更可能感到孤独。

但是研究小组最后说现在的研究有一些限制。 没有时间轴上的数据，参加者的评价就不严密，同时数据量太小，不足以发挥NLP孤独感诊断的潜力。 但是这项研究是一个小范围的测试，验证了NLP在非结构化文本数据中，测试复杂情感的可行性。。

“孤独”中的敏感群体

“孤独”可能没有区别，但人群，人群中最脆弱的可能是老年人。

老年人孤独感的发生率在提高。 据一位专家介绍，美国近年来存在“孤独流行病”，其特征是自杀率和精神类药物使用率上升，生产率下降，医疗成本增加，死亡率也逐年上升。

到目前为止，加利福尼亚大学圣地亚哥分校也在相关调查中发现，85%的住在独立老年人社区的居民感到中度和重度孤独。 今年新型冠状病毒大流行，人们独处的时间增加了，这种状况也更糟了。

美国加利福尼亚大学圣地亚哥分校希望利用AI技术解决老年人的心理健康问题。 他们的见解是：“语言数据能够与我们的认知、行动、睡眠、身体活动和心理健康的等评估结合起来，从而提高我们对衰老的理解认知，这有助于我们过健康的老年人生活。 ”。

因此，这次研究聚焦于66-94岁之间的80名独立生活居民，试图通过自然语言处理技术和机器学习模式预测社区中老年人的孤独感。

研究表明，人的孤独感不一定反映真实的心情和感情，AI和自我测试通过心理学家和专家组合使用，可以提高诊断的正确性。 早期发现老年人的孤独感，有助于改善临床医生、家庭评价和治疗老年人孤独感的方法。

目前，该研究小组正在探索孤独和智慧的自然语言模式的特征，孤独感和智慧两者都呈负相关，表明智慧度高的老年人孤独感越强。

他们还发现微妙的语言数据表明AI是促进人类心理健康的重要工具，通过语音检测个人孤独指数，可以减少量表带来的主观偏见，实现更正确的远程诊断。 最后，通过更复杂的AI系统进行实时干预，引导积极的认知，进行有意义的社会活动，帮助个人减少孤独感。