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Pesquisadores usam modelos de aprendizado de máquina para detectar o humor de falantes de inglês branco a partir de publicações no Facebook

Os pesquisadores usam modelos de ML para detectar baixo astral em falantes de inglês branco a partir de suas publicações no Facebook. (Fonte: AI image Dall-E 3)
Os pesquisadores usam modelos de ML para detectar baixo astral em falantes de inglês branco a partir de suas publicações no Facebook. (Fonte: AI image Dall-E 3)
Pesquisadores da Universidade da Virgínia e do NIH usaram modelos de aprendizado de máquina para detectar o humor de uma pessoa a partir de suas escolhas de palavras no Facebook. Seus modelos funcionam bem com falantes de inglês branco, mas não com falantes de inglês negro. A pesquisa pode ser usada como uma maneira fácil de robôs humanoides ou provedores de saúde mental detectarem o humor.

Pesquisadores da Universidade da Virgínia e do NIH criaram modelos de aprendizado de máquina a partir de publicações no Facebook de falantes de inglês brancos e negros que detectam com precisão o humor dos falantes de inglês branco. É interessante notar que os modelos não funcionam com falantes negros de inglês, mesmo quando os modelos de ML são treinados somente com textos de falantes negros de inglês.

O aprendizado de máquina é um método de IA para criar um modelo de computador a partir de grandes quantidades de dados que podem ser usados para previsão. Para este estudo, quatro modelos foram treinados para reconhecer o humor com base na entrada de texto. Os pesquisadores fizeram isso para determinar se as postagens escritas por falantes de inglês brancos e negros participantes, especificamente o uso de pronomes de primeira pessoa (I-usage), como "I" ou "We", poderiam prever seu baixo humor.

Primeiro, os pesquisadores verificaram se o uso de I-usage aumentava com a depressão por raça, e descobriram que isso era verdade. No entanto, o uso do I variava muito menos entre os participantes negros e era usado com mais frequência. Os pesquisadores também testaram as relações entre grupos de palavras de 5 tópicos relacionados a emoções negativas, como inutilidade, e descobriram que o aumento do uso de palavras em tópicos aumentava com o humor triste entre os brancos, mas não entre os negros.

Em seguida, os pesquisadores examinaram a relação entre o uso de I e o humor aplicando dois métodos de aprendizado de máquina em textos de falantes negros e, depois, em textos de falantes brancos para criar quatro modelos.

Os modelos de linguagem negra e de linguagem branca foram capazes de detectar com segurança o baixo astral em posts do Facebook de participantes brancos, mas não de participantes negros. Os pesquisadores tiveram algumas ideias para explicar esse fato, como a dupla identidade dos negros, mas são necessárias mais pesquisas.

Essa descoberta é um passo empolgante para a construção de robôs humanóides que possam perceber como nos sentimos e, em seguida, tentar nos animar. Antes que esse dia chegue, saiba que o exercício diário ajuda a melhorar o humor e um aparelho de ginástica como este da Amazon pode ajudar.

O baixo humor aumenta significativamente com o aumento do uso de pronomes de primeira pessoa ou palavras relacionadas à depressão para falantes de inglês brancos, mas não para negros. (Fonte: artigo de S. Rai et al.)
O baixo humor aumenta significativamente com o aumento do uso de pronomes de primeira pessoa ou palavras relacionadas à depressão para falantes de inglês brancos, mas não para negros. (Fonte: artigo de S. Rai et al.)
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David Chien, 2024-03-28 (Update: 2024-03-28)