台灣清大團隊運用機器學習,從發文動態偵測躁鬱症徵兆
台灣清大團隊運用機器學習,從發文動態偵測躁鬱症徵兆
2018.01.10 | 健康

國立清華大學資訊工程系陳宜欣教授團隊開發一套方法,能從社群網路平台發文動態中,偵測發文者精神狀況,可望用於協助受躁鬱症困擾的人。部分研究成果近日發表於arXiv線上論文預印本資料庫。

躁鬱症有較高自殘風險,及早就醫能改善症狀

躁鬱症又稱為雙極性情感疾患(bipolar disorder),發作時會導致情緒失調,患者會經歷一段情緒亢奮的躁期,變得精力旺盛、睡眠減少,說話滔滔不絕,但接著可能會陷入極端低潮的憂鬱期。躁鬱的成因目前不明,先天基因、後天環境或許都有影響。

躁鬱症有可能導致患者行為極端,自殺、自殘風險較高,但不易早期診斷。如果親友能在患者剛開始出現輕躁、躁症或憂鬱症狀時,及早協助就醫,一般都可有效控制、改善症狀,也能預防極端行為的發生。

運用機器學習,察覺躁鬱發作初期徵兆

清大資工黃彥皓、陳宜欣團隊開發的方法,可從發文動態偵測躁鬱發作的初期徵兆。據該論文引述,躁鬱症有較高的自傷及自殺率,但七成躁鬱症患者都曾先被誤診為其他精神狀況。如果有方法能自動偵測早期徵狀、評估可能有潛在躁鬱的狀況,應該會對患者、親友及照顧者有很大幫助。

研究人員搜集了上萬則推特(Twitter)上的動態發文,這些推特文是2006年到2016年之間,由超過400位曾在推特文中自陳有躁鬱症診斷的患者所發佈。接著隨機抽樣其他人的發文作為控制組,將患者的推特文與控制組的發文互相比較,試圖從發文行為模式中找出一些規律。

團隊分析不同時間發文的情形,並對照發文時間與正常睡眠規律的關係。另外,利用發文頻率估計使用者的「健談」程度。團隊也研究了每則發文內容的用詞,分析其中的情緒成分。比較特別的是,該研究還加入一項新方法,針對發文用字的「音韻特徵」進行語音能量評分計算。研究團隊假設情緒亢奮或憤怒的人會使用「能量強度」較高的字詞。

研究人員接著使用滑動視窗法(sliding-window appraoch),分析每個人推文牆的內容隨時間變化的情形,特別是接近確診時間點的狀況。

最後,研究人員訓練機器學習演算法,綜合各項數據特徵來區分有初期徵兆與無初期徵兆的人。結果顯示,偵測準確度可達91%以上。

該團隊提出的模型,可望協助躁鬱症患者的定期追蹤評估,及早察覺躁鬱發作的徵兆,以給予患者需要的幫助和治療,減低患者做出極端行為的機會,避免發生不可挽回的憾事。

資料來源:arXiv:1712.09183MIT Technology Review維基百科:躁鬱症

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從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率
從會員數據到 AI 行銷:Vpon 打造零售業 AI-Ready 數據中台,提升決策效率

在 AI 快速進入企業營運核心的時代,數據不再只是被動的分析素材,而是 AI 模型運作與決策優化的重要基礎。

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Vpon 助零售業打造 AI-Ready 數據基礎,以 Audience Center 驅動業務商機

如何建立 AI Ready 數據基礎建設?

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扎實數據基礎的價值落實:Audience Center 如何賦能企業實現「數據即戰力」?

有了堅實的數據底座後,下一步是透過 Audience Center 將數據資產轉化為商業動能。

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#1 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學經理 廖宜楷
圖/ 數位時代

以 AI Agent 重塑數據使用方式,讓數據更貼近決策流程

「Vpon 除提供 Audience Center 協助品牌發揮第一方數據資產價值、提供豐沛的第三方數據助品牌深化對客戶輪廓的掌握度,更推出 AI Agent 服務讓品牌與行銷人員能更直覺地使用數據。」Vpon 威朋數據科學資深總監陳文謙表示,在數位轉型的過程中,許多企業面臨的挑戰不僅是數據整合,更包括如何讓不同部門的人員都能更即時協作與應用數據,有鑑於此,Vpon 推出四種 AI Agent 協助企業分析與應用數據,極大化第三方數據成效:

第一,以 Reporting Agent 讓高階主管或行銷人員可以自然語言查詢數據與生成報表,即時掌握市場動態,加速決策下達與決策品質。

第二,透過 Insight Agent 確保數據分析不受分析人員的主觀意識或產業知識侷限,可以輕鬆完成跨領域數據分析、快速挖掘潛在市場機會與消費者洞察。

第三,藉由 Audience Agent 將客戶分群方式從規則導向(Rule-based)轉變為關聯導向,以關聯分析擴大受眾範圍,協助品牌找出更多潛在客群。

第四,推出 Creative Agent 協助行銷人員分析廣告素材表現的根本原因,釐清受眾喜歡的素材跟不喜歡的素材,藉此優化廣告投放內容,持續提升轉換率。

陳文謙表示:「透過 AI Agent 的輔助,品牌不僅能更快完成數據分析,也能將分析結果直接轉化為行銷策略與創意建議,降低跨部門溝通成本,讓數據真正參與決策流程。」

#2 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋數據科學資深總監 陳文謙
圖/ 數位時代

鏈結數據生態夥伴,以跨境數據放大行銷效益

除了協助品牌主建立 AI Ready 的數據基礎環境並提升數據使用效率,Vpon 也持續拓展數據生態圈,協助零售品牌更精準布局海外市場。

Vpon 威朋產品行銷資深經理邱心儒表示,跨境行銷過去多仰賴經驗與市場直覺,但透過數據整合與 AI 分析,品牌能更精準理解海外消費者的旅遊與消費行為。

以 Vpon 與日本 Loyalty Marketing Inc. 合作為例說明,透過雙方的獨家合作,企業可以結合 Ponta 超過一億的會員數據、問卷調查結果以及 Vpon 的七大數據來源,深入分析日本消費者的消費偏好與購買力——包括哪些日本族群對台灣品牌最感興趣、最受歡迎的台灣商品類型,以及不同客群的價格敏感度與回購行為等,將行銷決策從過往的經驗判斷轉變為精準的數據洞察,成為品牌出海的重要工具。

簡言之,對零售品牌而言,跨境數據是理解海外旅客真實樣貌的一大利器,也能進一步優化廣告投放、內容策略與商品布局,讓品牌在拓展國際市場時,可以更有效率地接觸潛在客群,放大行銷效益。

#3 從會員數據到AI行銷:Vpon打造零售業AI-Ready數據中台,提升決策效率
Vpon 威朋產品行銷資深經理 邱心儒
圖/ 數位時代

展望未來,Vpon 將持續擴展數據生態圈並優化產品服務,幫助零售品牌從數據整合、AI 分析到市場決策建立完整的數據應用循環,希望以數據夥伴的角色與品牌共同成長,打造互利共贏的數據生態。

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