Нейросеть обучили определять алкоголиков и курильщиков по записям и лайкам в фейсбук

Проведя эксперименты в фейсбук, ученые при помощи ИИ смогли по лайкам и постам вычислять людей с пагубными привычками.

Группа исследователей из соедененных штатов разработала нейросеть, способную с высокой точностью определять по записям и лайкам, страдает ли тот либо иной пользователь соцсети фейсбук табачной, алкогольной либо наркотической зависимостью. Так, вероятность курения определяется с максимальной точностью 86%, а вероятность употребления наркотиков и алкоголя определяется с точностью 84% и 81% соответственно. Так, например, стабильно курящие табак люди значительно более открыты к опыту, однако наименее добросовестны, чем некурящие.

Так как люди, используя социальные сети, докладывают в глобальной паутине множество информации о собственных интересах и чертах личности, авторы новоиспеченной работы предположили, что посты и лайки также могут указывать на вредные привычки пользователей. Две базы содержали информацию о 21 миллионе записей в постах 100 000 пользователей и 5 миллионов лайков от 250 тысяч пользователей.

При всем этом ученые отыскали корреляции между содержимым постов, интересами пользователей и многообразного рода зависимостями. К примеру, заядлые приверженцы спиртного и сигарет чаще используют слова, связанные с движением, а наркоманы — лексику, имеющую отношение к злости и здоровью. Слова, имеющие отношение к злости («ненависть», «убивать») и здоровью («клиника», «таблетки»), связаны с употреблением наркотиков. Что интереснее, оказалось, что пьющие люди любят фильм «V значит вендетта» и «Святые из трущоб», а наркопотребители слушают такие группы, как Radiohead, The Cure, Coil и Depeche Mode. В 3-й базе хранилась информация о зависимости разного рода у 13,5 тыс. пользователей.

Не так давно ученые установили, что окружающие не видят огромных отличий между поведением трезвого и нетрезвого человека, в то время как тот, кто употребил спиртное, примечает внутри себя радикальные перемены.

Нейронная сеть стал распознавать наличие зависимостей у пользователей Facebook с точностью до 86

ПлохоОтлично (No Ratings Yet)
Загрузка...

Создана: 2017-06-06

Запись находится в рубрике Интересно


Прочтите!

Если у вас хороший полезный сайт или вы сеошник, и хотите оставить ссылку, я не против, ваша ссылка будет открыта при условии, чтобы ваш комментарий был от 40 слов и уникальным.

Добавить комментарий

Ваш e-mail не будет опубликован. Обязательные поля помечены *

Этот сайт использует Akismet для борьбы со спамом. Узнайте как обрабатываются ваши данные комментариев.