Depressiooni ja ärevuse automaatne tuvastamine spontaansest kirjalikust keelest: andmete kogumise pilootuuring
Date
2019
Authors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Tartu Ülikool
Abstract
Uurimistöö eesmärgiks oli välja töötada meetod tekstilise andmestiku kogumiseks, mille alusel saaks hiljem arendada masinõppel põhinevaid meetodeid depressiooni ja ärevuse riski automaatseks hindamiseks. Töö käigus koostati ankeet, mille abil koguti tekstilist materjali ligi 300-st vabatahtlikust koosnevalt mugavusvalimilt. Kogutud tekstid sisaldasid nii etteantud pildi kirjeldust kui ka vabalt valitud sündmuse või mälestuse kirjeldust. Valimis osalenute emotsionaalset seisundit mõõdeti EEK-2 skriiningtesti abil. Ligi 42% isikutest ületas depressiooni ning ligi 30% isikutest ärevuse alaskaala riskilävendi. Esialgsed eksperimendid masinõppe mudelitega, mis püüdsid ennustada, kas inimese EEK-2 skoor ületab depressiooni ja/või ärevuse riskilävendi, edukaid tulemusi ei andnud. Kokkuvõttes tundub, et etteantud pildi kirjeldamine ei ole sobivaim viis soovitud andmestiku kogumiseks ja pigem peaks kasutama selliseid kirjutamise ülesandeid, mis oleks inimese endaga rohkem seotud.
Description
Keywords
arvutuslik kliiniline psühholoogia, depressioon, ärevus, loomuliku keele töötlus, masinõpe, computational clinical psychology, depression, anxiety, natural language processing, machine learning