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Twitter-Beiträge verraten Depressionen

Eine neu entwickelte Software erkennt Depressionen und andere emotionale Zustände von Twitter-Nutzern anhand ihrer Postings
©unsplash

Der Algorithmus erkennt den emotionalen Zustand von Nutzern anhand 38 verschiedener Kriterien

Forschern der Brunel University London und der University of Leicester ist es gelungen, einen Algorithmus zu entwickeln, der anhand von Twitter-Postings auf die emotionale Verfassung der jeweiligen Nutzer schließen kann – und das sehr zuverlässig. Mit einer Genauigkeit von 88,39 Prozent erkennt die Software mithilfe von 38 Kriterien, wie sich die Postenden fühlen. Die Möglichkeiten, die diese Innovation bietet, könnten künftig auch in anderen Bereichen äußerst nützlich sein.

Besser als bisherige Tools

„Wir haben den Algorithmus an zwei großen Datenbanken getestet und unsere Ergebnisse mit anderen Depressionserkennungstechniken verglichen. In allen Fällen ist es uns gelungen, bestehende Techniken in Bezug auf ihre Klassifizierungsgenauigkeit zu übertreffen“, so Abdul Sadka, Direktor des Brunel Institute of Digital Futures. Die beiden Datenbanken, die zum Trainieren der künstlichen Intelligenz genutzt wurden, enthielten den Twitter-Verlauf von tausenden Benutzern sowie zusätzliche Infos über die psychische Gesundheit dieser Nutzer enthielten.

Der Bot geht dabei so vor, dass zunächst alle Nutzer mit weniger als fünf Tweets auf ihren Accounts ausgeschlossen werden. Daraufhin werden Rechtschreibfehler korrigiert und Abkürzungen ergänzt. Zur letztlichen Einordnung des mentalen Zustandes berücksichtigt er 38 verschiedene Faktoren – wie die Verwendung positiver und negativer Wörter durch einen Benutzer, die Anzahl der Freunde und Follower, die er hat sowie die Verwendung von Emojis. Aug Basis dieser Punkte wird dann eine Entscheidung über den mentalen und emotionalen Zustand des jeweiligen Users getroffen.

„Die nächste Stufe dieser Forschung wird darin bestehen, ihre Gültigkeit in verschiedenen Umgebungen oder Hintergründen zu untersuchen“, so Huiyu Zhou, Experte für maschinelles Lernen an der University of Leicester. Beispielsweise könnte man die Software in Zukunft dafür verwenden, den perfekten Bewerber für eine Stellenausschreibung auszuwählen.

Pressetext/Red.

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