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Des chercheurs utilisent des modèles d'apprentissage automatique pour détecter les humeurs des anglophones blancs à partir des messages sur Facebook

Les chercheurs utilisent des modèles ML pour détecter les états d'âme des anglophones blancs à partir de leurs publications sur Facebook. (Source : AI image Dall-E 3)
Les chercheurs utilisent des modèles ML pour détecter les états d'âme des anglophones blancs à partir de leurs publications sur Facebook. (Source : AI image Dall-E 3)
Des chercheurs de l'université de Virginie et des NIH ont utilisé des modèles d'apprentissage automatique pour détecter l'humeur d'une personne à partir de ses choix de mots sur Facebook. Leurs modèles fonctionnent bien avec les anglophones blancs, mais pas avec les anglophones noirs. Cette recherche peut être utilisée comme un moyen facile pour les robots humanoïdes ou les prestataires de soins de santé mentale de détecter les humeurs.

Des chercheurs de l'université de Virginie et du NIH ont créé des modèles d'apprentissage automatique à partir de messages Facebook d'anglophones blancs et noirs qui détectent avec précision l'humeur des anglophones blancs. Il est intéressant de noter que les modèles ne fonctionnent pas avec les anglophones noirs, même lorsque les modèles d'apprentissage automatique sont entraînés sur des textes rédigés par des anglophones noirs uniquement.

L'apprentissage automatique est une méthode d'intelligence artificielle qui permet de créer un modèle informatique à partir de grandes quantités de données pouvant être utilisées à des fins de prédiction. Pour cette étude, quatre modèles ont été entraînés à reconnaître l'humeur à partir d'un texte. Les chercheurs ont procédé de la sorte afin de déterminer si les messages rédigés par les anglophones blancs et noirs participant à l'étude, et plus particulièrement leur utilisation des pronoms de la première personne (I-usage) comme "Je" ou "Nous", pouvaient permettre de prédire leur humeur.

Les chercheurs ont d'abord cherché à savoir si l'utilisation de I augmentait avec la dépression en fonction de la race, ce qui s'est avéré exact. Cependant, l'utilisation du "je" variait beaucoup moins chez les participants noirs et était plus fréquente. Les chercheurs ont également testé les relations entre des groupes de mots issus de cinq sujets liés à des émotions négatives, comme la dévalorisation, et ont constaté que l'utilisation croissante de mots liés à un sujet augmentait avec l'humeur maussade chez les Blancs, mais pas chez les Noirs.

Ensuite, les chercheurs ont examiné la relation entre l'utilisation de I et l'humeur en appliquant deux méthodes d'apprentissage automatique aux textes des locuteurs noirs, puis aux textes des locuteurs blancs, afin de créer quatre modèles.

Les modèles en langue noire et en langue blanche ont permis de détecter de manière fiable les états d'âme dans les messages Facebook des participants blancs, mais pas dans ceux des participants noirs. Les chercheurs ont quelques idées pour expliquer ce phénomène, comme la double identité des Noirs, mais d'autres recherches sont nécessaires.

Cette découverte constitue une étape passionnante vers la construction de robots humanoïdes capables de percevoir nos sentiments et d'essayer de nous remonter le moral. Avant que ce jour n'arrive, sachez que l'exercice quotidien sur le site contribue à améliorer l'humeur et qu'un appareil d'entraînement comme celui-ci, disponible sur Amazon, peut vous aider.

La mauvaise humeur augmente de manière significative avec l'utilisation des pronoms de la première personne ou des mots liés à la dépression chez les anglophones blancs, mais pas chez les Noirs. (Source : article de S. Rai et al.)
La mauvaise humeur augmente de manière significative avec l'utilisation des pronoms de la première personne ou des mots liés à la dépression chez les anglophones blancs, mais pas chez les Noirs. (Source : article de S. Rai et al.)
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David Chien, 2024-03-28 (Update: 2024-03-28)