Lo strumento linguistico AI rivela i politici e i leader aziendali più stressati
aggio ha misurato i livelli di stress dei politici e degli imprenditori statunitensi, scoprendo che Bernie Sanders è il politico più stressato in America e Bill Gates la figura aziendale più stressata.
Soprannominato TensiStrength , il sistema utilizza un algoritmo e database di parole per assegnare punteggi di stress (e rilassamento) ai tweet. In combinazione con i precedenti algoritmi basati sull’intelligenza artificiale utilizzati da artisti come Facebook per rilevare l’ideazione suicidaria , indica un momento in cui i nostri post online verranno regolarmente analizzati per determinare i nostri stati mentali.
TensiStrength è stato sviluppato da Mike Thelwall, professore di informatica all’Università di Wolverhampton, Regno Unito. Tra il 1 gennaio e il 30 giugno di quest’anno, ha analizzato ogni tweet prodotto da senatori , candidati alla presidenza e uomini d’affari di spicco.
Come mostra la tabella seguente, è emerso che i senatori democratici Bernie Sanders, Elizabeth Warren e Ed Markey sono i politici più stressati in America.
Il presidente in carica Donald Trump è uno dei politici meno stressati in America, qualcosa che può essere interessante o meno a seconda della tua posizione politica. È anche degno di nota il fatto che, a parte Lincoln Chafee (Libertarian), Tom Cotton (Rep.) E Rand Paul (Rep.), Ogni politico in questa lista è un membro del Partito Democratico.
Per quanto riguarda i leader aziendali, la tabella seguente rivela che sono significativamente meno stressati – secondo TensiStrength – rispetto ai politici americani. Questo può o non può essere una buona cosa.
TensiStrength stima l’intensità dello stress e del rilassamento espressi in testi brevi come i tweet, utilizzando un database di termini a cui sono stati pre-assegnati punteggi per questi stati emotivi. Analizzando i tweet raccolti per i termini inclusi nei suoi database, utilizza un algoritmo per assegnare i punteggi di stress e rilassamento corrispondenti.
Questi punteggi vanno da 1 (nessuno stress) a -5 (molto stressato) e da 1 (nessun rilassamento) a 5 (molto rilassato).
Come spiega Mike Thelwall, l’algoritmo ricerca termini indicativi di stress e ansia, oltre a quelli che tendono a segnalare eventi ed emozioni negative che possono causare o essere associati a stress.
“I termini di TensiStrength non sono solo sinonimi di stress, ansia e frustrazione, ma anche termini legati alla rabbia e alle emozioni negative perché lo stress può essere una risposta a eventi negativi e può causare emozioni negative”, dice.
In un documento che riassume la ricerca sul sistema , Thelwall conclude che TensiStrength è sufficientemente accurato da essere utilizzato come strumento per il rilevamento dello stress. Tuttavia, consiglia sistemi di apprendimento automatico per il rilevamento del sentiment più generale.
Dice: “TensiStrength può quindi essere utilizzato come soluzione standard per il rilevamento dello stress e del rilassamento, sebbene si dovrebbero scegliere metodi generici di apprendimento automatico per attività in cui il rilevamento di argomenti legati allo stress non è un problema, e in particolare per i set di testi con più argomenti. “
TensiStrength potrebbe essere uno degli strumenti più recenti in grado di rilevare emozioni e stati mentali nei testi, ma non è il primo. Facebook utilizza algoritmi per prevenire il suicidio dal 2017 , mentre i ricercatori dell’Università della Pennsylvania hanno scoperto nel 2018 che potevano utilizzare i post di Facebook per prevedere “un futuro verificarsi” di depressione nelle cartelle cliniche degli utenti.
I rapporti hanno anche affermato che Facebook indirizza annunci specifici agli utenti a seconda delle loro emozioni , qualcosa che Facebook stesso ha negato . I notiziari da diversi anni classificano le loro storie in base alle probabili risposte emotive e vendono di conseguenza lo spazio pubblicitario.
Tutto ciò suggerisce che il monitoraggio su larga scala delle nostre emozioni potrebbe diventare una pratica abbastanza comune in un futuro non troppo lontano. E il rovescio della medaglia interessante e preoccupante è che, una volta che le piattaforme digitali iniziano a monitorare le nostre emozioni, possono anche iniziare a controllarle .
