Учёные из Корнеллского университета (США) разработали систему искусственного интеллекта, которая по постам и лайкам пользователей в Facebook довольно точно определяет, страдают ли они зависимостью от табака, алкоголя или наркотиков.

Как гласит официальная статистика, каждый десятый американец старше 12 лет страдает от той или иной формы зависимости, при этом исследователи находят определённую взаимосвязь между чертами личности и склонностью к различным привычкам. К примеру, считается, что курящие люди более открыты к общению и получению нового опыта, но при этом они менее дисциплинированные и целеустремлённые. Люди, употребляющие алкоголь, при этом чаще всего являются экстравертами и более социально активными личностями.

Используя социальные сети, пользователи сообщают много информации о своих интересах и чертах личности, а их посты и лайки могут указывать и на вредные привычки пользователей. Исследователи применили алгоритм машинного обучения, который использовал три базы данных, собранных в период с 2007 по 2012 годы специальным приложением myPersonality для психологических тестов. Первая содержала 21 миллион записей 100 тысяч пользователей Facebook, вторая — 5 миллионов лайков 250 тысяч пользователей, а в третьей хранилась информация о наличии зависимостей у 13,5 тысяч пользователей. Для обучения нейросети эти наборы данных компилировались различным образом.



После тренировки алгоритм неплохо научился распознавать наличие вредных привычек: вероятность курения определяется с максимальной точностью 86%, употребления наркотиков — 84%, а употребления алкоголя — 81%. Что интересно, учёные нашли определённые корреляции между содержанием постов, интересами пользователей и зависимостью, от которой они страдают (или наслаждаются). К примеру, нейросеть вычислила, что любители алкоголя и табака чаще используют слова, связанные с движением, а вот наркоманы частенько применяют слова, имеющие отношение к агрессивным действиям.

Выяснились и некоторые интересные подробности музыкальных предпочтений пользователей. Пересекающийся объём данных, впрочем, не указывает на чёткую причинно-следственную связь между постами и лайками в соцсетях и наличием той или иной зависимости, так как он содержал информацию лишь о 3508 пользователях, что изрядно меньше объёма каждой из трёх баз данных по отдельности.

---