Смертность от сердечно-сосудистых болезней можно предсказать с помощью лингвистического анализа сообщений в Twitter.
© pixabay.com
Ученые Университета Пенсильвании научились предсказывать уровень смертности от болезней сердечно-сосудистой системы в разных округах американских штатов. Предсказания работают на основе автоматического анализа твитов, написанных жителями — и выдают результаты лучше, чем при использовании медицинской статистики для той же местности (ожирение, курение, повышенное давление).
Алгоритм выделяет в текстах сообщений слова и словосочетания, связанные с разными типами положительных (радость, удовольствие) и отрицательных (гнев, злость, раздражение) эмоций. Извлекаются также лексика, указывающая на то, что человек состоит в отношениях, трудоустроен, имеет профессиональную квалификацию… Как и следовало ожидать, отрицательные эмоции, проблемы с отношениями и устройством на работу положительно коррелируют с уровнем смертности от инфарктов и инсультов.
Алгоритм выделяет в текстах сообщений слова и словосочетания, связанные с разными типами положительных (радость, удовольствие) и отрицательных (гнев, злость, раздражение) эмоций. Извлекаются также лексика, указывающая на то, что человек состоит в отношениях, трудоустроен, имеет профессиональную квалификацию… Как и следовало ожидать, отрицательные эмоции, проблемы с отношениями и устройством на работу положительно коррелируют с уровнем смертности от инфарктов и инсультов.
Подробности есть в статье на медиуме.
«Лучше пешком», — говорим мы себе летом и выбираем прогулки непривычными маршрутами. А если путь не знаком — поможет приложение-навигатор.…
SpaceX, Anthropic и OpenAI готовятся стать публичными компаниями, Google и Microsoft выпустили новые модели — рассказываем, что произошло в мире…
Японская культура повседневности отличается вниманием к визуальной эстетике, типографике и деталям коммуникации. Поэтому даже самые обычные документы — билеты, рекламные…