الطريق
الخميس 4 يونيو 2026 10:20 مـ 18 ذو الحجة 1447 هـ
جريدة الطريق
رئيس التحريرعلاء السعودي
رئيس التحريرعلاء السعودي
مروة عثمان تكتب: رياضة الجيم بين الفوائد والأضرار محمد صالح يثمن قرار مد وقف ضريبة الأطيان.. ويطرح رؤية شاملة لتخفيض مستلزمات الإنتاج وزيادة أسعار التوريد نائب رئيس ”إرادة جيل” يطالب بالتوسع في الزراعة التعاقدية وإعادة هيكلة الديون المتعثرة للفلاحين الأغذية العالمي: تراجع التمويل الدولي يعود إلى الضغوط والأزمات العالمية المتزايدة الأغذية العالمي: الأمن الغذائي قضية أمن واستقرار ذات أبعاد سياسية ”يا أُمي وجدتها في مصر”.. قصة طالب إفريقي أبكت الحاضرين في برنامج ”المواطن والمسؤول” إعلام خارج الصندوق.. ”المواطن والمسؤول” يرفع هموم البسطاء للأجهزة التنفيذية استشاري: 5 عوالم افتراضية تكشف الوجه الخفي لسلوك الذكاء الاصطناعي المستقل الشرقية تعلن جاهزية لجان الثانوية الأزهرية لاستقبال الطلاب مختار غباشي: إيران مستعدة للرد إذا اجتاحت إسرائيل بيروت مختار غباشي: مضيق هرمز «الورقة الذهبية» التي اكتشفتها إيران خلال الحرب ندى ثابت: انتحال الصفة الطبية جريمة تهدد حياة المواطنين

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.