Изкуствен интелект разкрива интернет зависимост с 86% точност

Изследователи от Тайван разработиха иновативен модел за машинно обучение, който е в състояние да разпознава индивиди с интернет зависимост, анализирайки данни от електроенцефалография (ЕЕГ) с впечатляваща точност от 86%.

В проучването са участвали 92 субъекта, от които 42 са били диагностицирани с интернет зависимост, докато 50 не са проявявали признаци на такава зависимост. Анализът на данните от ЕЕГ в спокойно състояние е показал, че групата със зависимост демонстрира повишени нива на синхронизация на фазите на мозъчните вълни.

Според обясненията на Хуанг Хсу-уен, изследовател в Националния център за гериатрия и изследвания на благосъстоянието в Тайван, тези наблюдавани промени намекват за нарушения в невронните системи, които са отговорни за регулирането на инхибицията и системите за възнаграждение. „Промените в ЕЕГ предшестват началото на пристрастяващото поведение,“ допълва той, подчертавайки значимостта на тези находки.

Художниците в изследователската сфера виждат в комбинацията от ЕЕГ и модели за машинно обучение мощен инструмент за ранно откриване на рискови индивиди. Тази технология би могла да позволи на образователните институции и здравните заведения да внедрят по-ефективни и целенасочени превантивни мерки за справяне с нарастващата интернет зависимост.

В контекста на изследването, интернет зависимостта се дефинира като продължителна и неконтролируема употреба на интернет, съпроводена с чувство на дискомфорт, когато човек е лишен от достъп до мрежата. Тази зависимост става все по-разпространена в съвременното общество, особено с извънредното навлизане на интернет и мобилни устройства в ежедневието на хората.