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Los investigadores utilizan modelos de aprendizaje automático para detectar los estados de ánimo de los angloparlantes blancos a partir de las publicaciones de Facebook

Los investigadores utilizan modelos ML para detectar el mal humor en los angloparlantes blancos a partir de sus publicaciones en Facebook. (Fuente: AI image Dall-E 3)
Los investigadores utilizan modelos ML para detectar el mal humor en los angloparlantes blancos a partir de sus publicaciones en Facebook. (Fuente: AI image Dall-E 3)
Investigadores de la Universidad de Virginia y de los NIH han utilizado modelos de aprendizaje automático para detectar el estado de ánimo de una persona a partir de las palabras que elige en Facebook. Sus modelos funcionan bien con angloparlantes blancos, pero no con angloparlantes negros. La investigación puede servir para que los robots humanoides o los profesionales de la salud mental detecten fácilmente los estados de ánimo.

Investigadores de la Universidad de Virginia y de los Institutos Nacionales de Salud han creado modelos de aprendizaje automático a partir de publicaciones en Facebook de angloparlantes blancos y negros que detectan con precisión el estado de ánimo de los angloparlantes blancos. Curiosamente, los modelos no funcionan con los angloparlantes negros ni siquiera cuando los modelos ML se entrenan sólo con textos de angloparlantes negros.

El aprendizaje automático es un método de IA para crear un modelo informático a partir de grandes cantidades de datos que puede utilizarse para la predicción. Para este estudio, se entrenaron cuatro modelos para reconocer el estado de ánimo basándose en la entrada de texto. Los investigadores lo hicieron para determinar si las entradas escritas por los angloparlantes blancos y negros participantes, en concreto su uso de pronombres en primera persona (uso del yo) como "yo" o "nosotros", podían predecir su bajo estado de ánimo.

En primer lugar, los investigadores analizaron si el uso del yo aumentaba con la depresión según la raza, y descubrieron que era cierto. Sin embargo, el uso de la "I" variaba mucho menos entre los participantes negros y se utilizaba con más frecuencia. Los investigadores también comprobaron las relaciones entre grupos de palabras de 5 temas relacionados con las emociones negativas, como la inutilidad, y descubrieron que el uso de palabras de un tema aumentaba con el estado de ánimo decaído entre los blancos, pero no entre los negros.

A continuación, los investigadores examinaron la relación entre el uso de I y el estado de ánimo aplicando dos métodos de aprendizaje automático a textos de hablantes negros y, después, a textos de hablantes blancos para crear cuatro modelos.

Los modelos de lengua negra y lengua blanca fueron capaces de detectar con fiabilidad el bajo estado de ánimo en los mensajes de Facebook de los participantes blancos, pero no de los negros. Los investigadores tenían algunas ideas de por qué ocurría esto, como la doble identidad de los negros, pero se necesita más investigación.

Este hallazgo es un paso emocionante hacia la construcción de robots humanoides capaces de percibir cómo nos sentimos y luego intentar animarnos. Antes de que llegue ese día, sepa que el ejercicio diario ayuda a mejorar el estado de ánimo y una máquina de ejercicios como ésta de Amazon puede ayudarle.

El bajo estado de ánimo aumenta significativamente con el incremento del uso de pronombres en primera persona o palabras tópicas relacionadas con la depresión para los angloparlantes blancos, pero no para los negros. (Fuente: artículo de S. Rai et al.)
El bajo estado de ánimo aumenta significativamente con el incremento del uso de pronombres en primera persona o palabras tópicas relacionadas con la depresión para los angloparlantes blancos, pero no para los negros. (Fuente: artículo de S. Rai et al.)
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David Chien, 2024-03-28 (Update: 2024-03-28)