सामाजिक नेटवर्क में व्यसनों और शराबियों के व्यवहार की गणना

अन्य लोगों की तुलना में ड्रग एडिक्ट्स / शराबियों / तम्बाकू धूम्रपान करने वालों के लिए अलग-अलग शब्दों का उपयोग करने की आवृत्ति

अमेरिकी आंकड़ों के अनुसार, अमेरिका की 12 और उससे अधिक उम्र की 10% आबादी किसी न किसी रूप में नशे की लत से पीड़ित है - आधिकारिक शब्दावली में इसे पदार्थ उपयोग विकार (SUD) (व्यसन) कहा जाता है । संभवतः, रूसी संघ में यह संकेतक बहुत अधिक है। आरबीसी के अनुसार, यहां 10% आबादी सरोगेट पेय (मेडिकल लोशन, नागफनी, ग्लास वॉशर, पैलेट आदि) लेती है, और कई और लोग कानूनी शराब पीते हैं।

हाल के वर्षों में, लोगों ने सोशल नेटवर्क पर बड़ी मात्रा में समय बिताना शुरू कर दिया, जहां वे संवाद करते हैं, विचारों का आदान-प्रदान करते हैं। यह मशीन सीखने की प्रणाली के लिए पर्याप्त मात्रा में जानकारी है। और सोशल नेटवर्क पर बहुत सारे आदी लोग हैं। वैज्ञानिकों की उपलब्धियों के लिए धन्यवाद, उनकी शब्दावली और सांस्कृतिक रुचियों (संगीत, फिल्मों) द्वारा नशीले पदार्थों, शराबियों और धूम्रपान करने वालों की स्वचालित रूप से पहचान करना संभव हो गया है।

शायद भविष्य में भी इंटरनेट पर नशीली दवाओं के स्वचालित फ़िल्टरिंग शुरू हो जाएगा। उदाहरण के लिए, उन्हें कुछ साइटों पर पंजीकरण करने से प्रतिबंधित किया जाएगा या प्रोफ़ाइल में एक विशेष आइकन सौंपा जाएगा।

मैरीलैंड विश्वविद्यालय में सूचना प्रणाली विभाग के विशेषज्ञ और वर्जीनिया पॉलीटेक्निक विश्वविद्यालय में कारिलोन रिसर्च इंस्टीट्यूट में एडिक्शन रिकवरी के लिए अनुसंधान केंद्र ने एक मशीन सीखने की प्रणाली विकसित की है जो स्वचालित रूप से नशे की लत वाले लोगों की पहचान करता है, साथ ही साथ लोगों को नशे की लत (जो कि उनके हितों में कमजोर हैं) असली मादक पदार्थों और शराबियों से अलग)।

जैसा कि आप जानते हैं, कुछ पदार्थों की लत अनिवार्य रूप से किसी व्यक्ति की सामाजिक गतिविधि को प्रभावित करती है और उसके व्यक्तित्व लक्षणों के साथ संबंध रखती है। उदाहरण के लिए, जो लोग लगातार तम्बाकू का सेवन करते हैं, वे "अनुभव करने के लिए खुलापन" का काफी उच्च संकेतक दिखाते हैं, लेकिन धूम्रपान करने वालों की तुलना में "अच्छे विश्वास" का काफी कम संकेतक ( कैंपबेल एट अल।, 2014 देखें )। शराब का उपयोग सकारात्मक रूप से सामाजिकता और बहिर्मुखता के साथ सहसंबद्ध है ( कुक एट अल। 1998 द्वारा एक अध्ययन )।

दर्जनों अन्य वैज्ञानिक कार्यों में भी एक दवा के निरंतर उपयोग और व्यक्तित्व और सामाजिक व्यवहार की विशेषताओं के बीच एक संबंध का पता चला है। बहुत बार, पदार्थों का उपयोग कम "कर्तव्यनिष्ठा" के साथ होता है - यह एक व्यक्तित्व विशेषता है जो आत्म-अनुशासन, कर्तव्यों के कर्तव्यनिष्ठ प्रदर्शन और एक लक्ष्य को प्राप्त करने की इच्छा के साथ जुड़ा हुआ है। ऐसा सहसंबंध समझ में आता है, क्योंकि यह इन चरित्र लक्षणों को नशीली दवाओं की लत से छुटकारा पाने के लिए आवश्यक है।

दूसरी ओर, विज्ञान भी उन जोखिम कारकों को जानता है जो नशे की संभावना को बढ़ाते हैं - यह उम्र, लिंग, आवेग, खुशी की इच्छा, नवीनता की प्रतिक्रिया, व्यायाम करने की प्रवृत्ति और एक दुबला वातावरण ( कैरेट एट अल, 2009 द्वारा अध्ययन ) है। जोखिम को बढ़ाने वाले अन्य कारकों को जाना जाता है, जिसमें सामाजिक वातावरण (पड़ोसी), पारिवारिक वातावरण (रिश्तेदार), और सामाजिक मानदंड शामिल हैं।

पहले, वैज्ञानिकों ने सामाजिक सर्वेक्षणों का उपयोग करते हुए इस तरह के अध्ययन किए, लेकिन अब, सामाजिक नेटवर्क में बड़ी मात्रा में जानकारी के लिए धन्यवाद, आप अपने कंप्यूटर को छोड़ने के बिना लोगों के व्यवहार का अध्ययन कर सकते हैं। मशीन लर्निंग सिस्टम के लिए, अमेरिकी शोधकर्ताओं ने 2007 से 2012 तक myPersonality परियोजना के ढांचे में एकत्रित डेटाबेस का उपयोग किया। यह फेसबुक के लिए एक लोकप्रिय एप्लिकेशन था, जहां लोगों ने मनोवैज्ञानिक परीक्षण पास किए और उनके व्यक्तित्व और आदतों के बारे में विस्तार से बात की, उनमें नशीले पदार्थ, शराब और धूम्रपान करने वाले भी शामिल थे।

फेसबुक उपयोगकर्ताओं के मनोवैज्ञानिक प्रोफाइल के साथ, सोशल नेटवर्क में उनकी गतिविधि जुड़ी हुई थी - 153 हजार उपयोगकर्ताओं से 22 मिलियन स्टेटस अपडेट। प्रत्येक उपयोगकर्ता से औसतन 143 पद और शब्दों की औसत संख्या 1730 प्रति व्यक्ति है। गैर-अंग्रेजी बोलने वाले उपयोगकर्ता और 500 से कम शब्द लिखने वालों को डेटाबेस से बाहर रखा गया था। 106,509 लोगों के 21 मिलियन पद थे। कम-आवृत्ति वाले शब्दों (डेटाबेस में 50 से कम की आवृत्ति के साथ) को फ़िल्टर करने के बाद, शब्दकोश कोष में 73,935 शब्द थे।

शोधकर्ताओं ने अपने पूर्ववर्तियों के अनुभव को ध्यान में रखा, जिन्होंने साबित किया कि किसी व्यक्ति का व्यक्तित्व उसके शब्दों से नहीं बल्कि उसकी पसंद से सीखना आसान है। इसलिए, उन्होंने 5.1 मिलियन उपयोगकर्ताओं के लिए एक पसंद डेटाबेस भी बनाया।

प्रशिक्षण के बाद, प्रणाली एक व्यक्ति में व्यसन की उपस्थिति के लिए बड़ी सटीकता के साथ भविष्यवाणी करने में सक्षम थी, भले ही वह मनोवैज्ञानिक परीक्षण से गुजरता हो। तो, धूम्रपान तम्बाकू की संभावना 86% की सबसे बड़ी सटीकता के साथ निर्धारित की जाती है, दवा के उपयोग की संभावना 84% है, शराब की खपत की संभावना 81% है।

इसके अलावा, मादक पदार्थों और शराबियों के बीच पसंद और शब्दों की आवृत्ति के विश्लेषण के परिणाम वास्तविक वैज्ञानिक रुचि के हैं। वे दिखाते हैं कि निर्भर व्यक्ति के हितों और व्यवहार में क्या विशिष्ट संबंध उन पदार्थों के हितों और व्यवहार से अलग हैं जो पदार्थों का उपयोग नहीं करते हैं।

शब्दों के उपयोग की आवृत्ति के अनुसार, नशे की लत लोगों (ड्रग्स, तंबाकू) में लत (बकवास, बकवास) अधिक आम है। शराबियों के हितों के बीच, फिल्म "वी वेंडेट्टा" है, और नशा करने वाले लोग संगीत बैंड रेडियोहेड, द क्योर और डेफे मोड को सुनना पसंद करते हैं।



वैज्ञानिक लेख 16 मई, 2017 को प्रीप्रिंट साइट arXiv.org (arXiv: 1705.05633) पर प्रकाशित किया गया था।