Posting Facebook dapat mengidentifikasi risiko penggunaan narkoba pada remaja tunawisma
Machine

Posting Facebook dapat mengidentifikasi risiko penggunaan narkoba pada remaja tunawisma


Alat AI baru yang dibuat untuk membantu mengidentifikasi jenis penyalahgunaan zat tertentu berdasarkan posting Facebook remaja tunawisma dapat memberikan tempat penampungan tunawisma informasi penting untuk dimasukkan ke dalam rencana manajemen kasus masing-masing individu. Kredit: CC0

Apa yang diposting seseorang di Facebook dapat memprediksi risiko penggunaan narkoba, menurut penelitian baru yang dipimpin oleh Penn State College of Information Sciences and Technology.

Dalam pekerjaan mereka, para peneliti membangun sistem deteksi baru, menggunakan pembelajaran mesin dan teknik pemrosesan bahasa alami, yang dapat mengidentifikasi jenis penggunaan zat tertentu berdasarkan posting Facebook seseorang. Mereka memfokuskan upaya mereka untuk memprediksi penggunaan narkoba di kalangan remaja tunawisma — populasi berisiko tinggi dengan tingkat penggunaan narkoba yang lebih tinggi.

“Karena kefanaan mereka, kaum muda yang mengalami tunawisma sangat sulit dijangkau untuk tujuan penelitian dan intervensi,” kata Anamika Barman-Adhikari, profesor bidang pekerjaan sosial di Universitas Denver. “Situs jejaring sosial seperti Facebook menyajikan sumber data yang penting dan dapat diakses untuk memahami konteks sosial dari perilaku penggunaan narkoba para remaja ini.”

Barman-Adhikari menjelaskan bahwa karena kecerdasan buatan jauh lebih canggih daripada teknik pemodelan dasar yang sering diandalkan peneliti ilmu sosial, maka model yang lebih akurat dan prediktif untuk menangkap kompleksitas perilaku ini dapat dikembangkan.

“Ini berpotensi membantu lembaga nirlaba yang mencoba untuk memprioritaskan remaja tunawisma menjadi pengguna narkoba dan non-substansi untuk mengarahkan sumber daya mereka yang terbatas kepada orang-orang yang cenderung terlibat dalam penggunaan narkoba,” kata Amulya Yadav, Pengembangan Karir PNC Technologies Asisten Profesor di College of IST dan peneliti utama.

Untuk membangun dan melatih model mereka, para peneliti mengumpulkan lebih dari 135.000 posting Facebook dari pemuda tunawisma pada tahun lalu. Selain itu, para peserta remaja tunawisma ini diminta untuk mengisi survei dengan memberikan informasi demografis dan wawasan mereka tentang bagaimana mereka menjadi tunawisma dan seberapa sering mereka merasa bahwa mereka kekurangan persahabatan. Pertanyaan terakhir adalah “tidak secara langsung tentang karakteristik demografis atau penggunaan zat, namun dapat digunakan untuk prediksi penggunaan zat,” tulis para peneliti dalam makalah mereka. Yang terpenting, peserta diminta untuk mencatat obat mana, jika ada, yang mereka gunakan dalam 30 hari terakhir.

Para peneliti menggunakan teknik pembelajaran mesin untuk melakukan pra-proses posting media sosial — seperti mengidentifikasi hashtag, emoji, slang, dan kata-kata yang salah eja — untuk mendapatkan data ke dalam bentuk yang dapat dipelajari oleh model pembelajaran mesin. Kemudian, mereka menggunakan model untuk menganalisis tulisan.

Mereka menemukan bahwa postingan yang berisi kata-kata seperti “cinta” atau “tulus” berkorelasi dengan penulis yang bukan pengguna substansi. Di sisi lain, jika kata-kata sumpah serapah dimasukkan dalam posting, penulis lebih cenderung terlibat dalam penggunaan narkoba. Mereka juga menggunakan alat analisis sentimen untuk mengklasifikasikan potongan teks sebagai bahagia atau sedih.

“Apa yang kami temukan, yang cukup intuitif untuk diharapkan, adalah bahwa orang yang memposting lebih banyak postingan bahagia cenderung tidak terlibat dalam penyalahgunaan zat, dan orang yang memposting lebih banyak kutipan marah atau sedih lebih cenderung terlibat dalam penyalahgunaan zat,” kata Yadav .

Meskipun model tersebut belum diterapkan, Yadav membayangkan membuat plugin Google Chrome yang dapat dipasang di ruang komputer tempat penampungan tunawisma atau pusat drop-in. Pengguna kemudian dapat setuju untuk memberikan akses ke data Facebook mereka, dan informasi tersebut dapat diberikan kepada pekerja kasus.

“Alat kami dapat menyediakan tempat penampungan tunawisma dengan informasi tentang apakah seseorang mungkin atau tidak terlibat dalam penyalahgunaan zat,” kata Yadav. “Kemudian, rencana manajemen kasus setiap individu dapat dimodifikasi agar sesuai dengan kebutuhan mereka berdasarkan informasi ini.”

Juga berkolaborasi dalam proyek ini adalah Zi-Yi Dou, seorang mahasiswa master di Carnegie Mellon University (CMU); dan Fei Fang, asisten profesor di CMU. Pekerjaan mereka akan dipresentasikan di Konferensi AAAI virtual tentang Kecerdasan Buatan minggu ini, di mana makalah lain termasuk Yadav, mengeksplorasi penggunaan algoritma kecerdasan buatan dalam mencegah penyebaran HIV di antara remaja tunawisma, sedang disajikan.


Algoritme AI untuk membantu mengidentifikasi remaja tunawisma yang berisiko penyalahgunaan zat


Disediakan oleh Pennsylvania State University

Kutipan: Kiriman Facebook dapat mengidentifikasi risiko penggunaan zat pada remaja tunawisma (2021, 2 Februari), diakses pada 2 Februari 2021 dari https://techxplore.com/news/2021-02-facebook-substance-homeless-youth.html

Dokumen ini memiliki hak cipta. Selain dari transaksi yang adil untuk tujuan studi atau penelitian pribadi, tidak ada bagian yang boleh direproduksi tanpa izin tertulis. Konten disediakan untuk tujuan informasi saja.


Halaman Ini Di Persembahkan Oleh : Result SGP