Gli scienziati rilevano la solitudine attraverso l’uso

I ricercatori della University of California San Diego School of Medicine hanno fatto uso di algoritmi di intelligenza artificiale per quantificare la solitudine negli anziani e determinare come gli anziani potrebbero esprimere la solitudine nei loro discorsi.

Negli ultimi vent’anni circa, gli scienziati sociali hanno descritto una tendenza all’aumento della solitudine nella popolazione. Studi condotti nell’ultimo decennio, in particolare, hanno documentato l’aumento dei tassi di solitudine in vaste fasce della società, che ha un impatto sui tassi di depressione, sui tassi di suicidio, sull’uso di droghe e sulla salute generale . Questi problemi sono solo aggravati dalla pandemia di Covid-19 , poiché le persone non sono in grado di incontrarsi e socializzare di persona in sicurezza. Alcuni gruppi sono più vulnerabili alla solitudine estrema, come i gruppi emarginati e gli anziani. Come riportato da MedicalXpress , uno studio fatto da UC San Diego ha rilevato che le comunità di alloggi per anziani avevano tassi di solitudine vicini all’85% se si contano coloro che hanno riferito di aver vissuto una solitudine moderata o grave.

Per determinare le soluzioni a questo problema, gli scienziati sociali devono ottenere una visione accurata della situazione, determinando sia la profondità che l’ampiezza del problema. Sfortunatamente, la maggior parte dei metodi di raccolta dei dati sulla solitudine sono limitati sotto aspetti notevoli. L’auto-segnalazione, ad esempio, può essere prevenuta verso i casi più estremi di solitudine. Inoltre, le domande che chiedono direttamente ai partecipanti allo studio di quantificare quanto si sentono “soli” a volte possono essere imprecise a causa degli stigmi sociali che circondano la solitudine.

Nel tentativo di progettare una metrica migliore per quantificare la solitudine, gli autori dello studio si sono rivolti all’elaborazione del linguaggio naturale e all’apprendimento automatico . I metodi PNL utilizzati dai ricercatori vengono utilizzati insieme ai tradizionali strumenti di misurazione della solitudine e si spera che l’analisi dei modi naturali in cui le persone usano il linguaggio porti a una rappresentazione meno parziale e più onesta della solitudine delle persone.

L’autrice senior del nuovo studio era Ellen Lee, assistente professore di psichiatria presso la School of Medicine, UC San Diego. Lee e gli altri ricercatori hanno concentrato il loro studio su 80 partecipanti di età compresa tra 66 e 94 anni. I partecipanti allo studio sono stati incoraggiati dai ricercatori a rispondere alle domande in un modo più naturale e non strutturato rispetto alla maggior parte degli altri studi. I ricercatori non stavano solo facendo domande e classificando le risposte. Come il primo autore Ph.D. Varsha Badal, ha spiegato che l’uso dell’apprendimento automatico e della PNL ha permesso al team di ricerca di prendere queste risposte di interviste di lunga durata e scoprire come la scelta sottile delle parole e gli schemi del linguaggio potrebbero essere indicativi di solitudine se presi insieme:

“La PNL e l’apprendimento automatico ci consentono di esaminare sistematicamente lunghe interviste di molti individui ed esplorare come le sottili caratteristiche del linguaggio come le emozioni possano indicare la solitudine. Simili analisi delle emozioni da parte degli esseri umani sarebbero aperte a pregiudizi, mancerebbero di coerenza e richiederebbero una formazione approfondita per la standardizzazione “.

Secondo il team di ricerca, gli individui che erano soli avevano notevoli differenze nel modo in cui rispondevano alle domande rispetto ai rispondenti non soli. Gli intervistati soli esprimono più tristezza quando vengono poste domande sulla solitudine e hanno risposte più lunghe in generale. Gli uomini erano meno propensi ad ammettere di sentirsi soli rispetto alle donne. Inoltre, gli uomini erano più propensi a usare parole che esprimevano gioia o paura rispetto alle donne.

I ricercatori dello studio hanno spiegato che i risultati hanno aiutato a chiarire le differenze tra le metriche di ricerca tipiche per la solitudine e il modo in cui gli individui sperimentano e descrivono soggettivamente la solitudine. I risultati dello studio implicano che la solitudine potrebbe essere rilevata attraverso l’analisi dei modelli di linguaggio e, se questi modelli si dimostrassero affidabili, potrebbero aiutare a diagnosticare e curare la solitudine negli anziani. I modelli di apprendimento automatico progettati dai ricercatori sono stati in grado di prevedere la solitudine qualitativa con una precisione di circa il 94%. Sarà necessario condurre ulteriori ricerche per vedere se il modello è robusto e se il suo successo può essere replicato. Nel frattempo, i membri del team di ricerca sperano di esplorare come le caratteristiche della PNL potrebbero essere correlate con la saggezza e la solitudine, che hanno una correlazione inversa negli anziani.

Di ihal

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