الطريق
الجمعة 5 يونيو 2026 01:28 صـ 18 ذو الحجة 1447 هـ
جريدة الطريق
رئيس التحريرعلاء السعودي
رئيس التحريرعلاء السعودي
حزب مستقبل وطن يختار تامر الحبال أمينًا مساعدًا لأمانة الاستثمار المركزية هاني عبد السميع: رسائل مدبولي تؤكد أن الدولة تدير ملفاتها بشفافية ومسؤولية الصحة: لا إصابات بالإيبولا في مصر ورفع درجة الاستعداد بالمنافذ وزير التخطيط: رئاسة مصر لمحوري الحوكمة والتنافسية تعزز دورها في مبادرات المنظمة بالشرق الأوسط وزير التخطيط: الاقتصاد المصري يحظى باهتمام شركاء التنمية بفضل إجراءات الإصلاح والصمود الاقتصادي الضرائب ترد على أنباء زيادة أسعار الذهب محامية صبري نخنوخ تُفجر مفاجأة: الأزمة مجرد خلاف عقاري والفيديوهات تبرئ موكلي محامية صبري نخنوخ تفجر مفاجأة: المجني عليه اختفى تمامًا بعد أقوال النيابة برلماني يفتح النار على مطاعم ”نظام الطيبات”: بيع للوهم وسعي خلف المشاهدات مستشار ترامب يفجر مفاجأة حول تسريب مكالمة رئيس أمريكا ونتنياهو مروة عثمان تكتب: رياضة الجيم بين الفوائد والأضرار مقتل طفل بطلق ناري داخل سوبر ماركت أثناء شراءه أندومي في الفيوم

بدقة 90%.. تويتر يمكنه اكتشاف اكتئاب المستخدمين من منشوراتهم بهذه الطريقة

اكتئاب تويتر
اكتئاب تويتر

يزعم الخبراء أن البرمجيات الجديدة في تطبيق التغريدات الشهير تويتر يمكنها اكتشاف الاكتئاب لدى المستخدمين بدقة تصل إلى 90%.

قامت فرق بحثية من جامعة برونيل وجامعة ليستر بتحليل 38 "قاعدة بيانات" خاصة بالآلاف من ملفات تعريف تويتر Twitter المختلفة، والتي شملت أشياءً مثل أنواع معينة من المحتوى، متى تم إرسال التغريدات وإلى من.

تم تدريب الروبوت باستخدام قاعدتي بيانات متاحتين للجمهور تحتويان على تاريخ آلاف المستخدمين على تويتر، إلى جانب معلومات حول صحتهم العقلية.

تم استخدام ثمانين بالمائة من المعلومات في كل قاعدة بيانات لتعليم الروبوت و 20 بالمائة أخرى لاختبار دقته في اكتشاف المستخدمين الذين يعانون من الاكتئاب.

اقرأ أيضًا: «بسبب الخسارة».. رونالدو في ورطة بعد تحطيم هاتف مشجع

جدير بالذكر أن بوت Twitter الاصطناعي يقوم باستبعاد جميع المستخدمين الذين يمتلكون أقل من خمس تغريدات على حساباتهم.

بعد ذلك يقوم الروبوت بتشغيل الملفات الشخصية المتبقية من خلال برنامج اللغة الطبيعية لتصحيح الأخطاء الإملائية والاختصارات.

ثم يأخذ في عين الاعتبار 38 عاملاً مميزًا - مثل استخدام صاحب الحساب للكلمات الإيجابية والسلبية، وعدد الأصدقاء والمتابعين لديه، واستخدامه للرموز التعبيرية لتحديد الحالة العقلية والعاطفية للمستخدم.

عند استخدام إحدى قواعد البيانات المتاحة - مجموعة بيانات Tsinghua للاكتئاب على تويتر - تمكن الفريق من تحقيق دقة قدرها 88.39%، وهي نسبة تخطت النسبة التي حققها الخبراء من البشر في اكتشاف الاكتئاب.

يقول الفريق بأن مثل هذا النظام يمكن أن يشير إلى اكتئاب المستخدم قبل أن ينشر شيئًا ما في المجال العام.

وهذا يعني أن منصات مثل Twitter وFacebook قد تصبح مفيدة في الإبلاغ بشكل استباقي عن المخاوف المتعلقة بالصحة العقلية لدى المستخدمين مما يسهم في علاجهم.

ولكن يمكن أيضًا استخدام الروبوت بعد نشر المنشور - مما يسمح لأصحاب العمل والشركات الأخرى بتقييم الحالة العقلية للمستخدم بناءً على منشوراتهم على وسائل التواصل الاجتماعي.