นักวิจัยใช้ AI เรียนรู้ข้อมูลจากทวิตเตอร์เพื่อหารูปแบบความคิดในแต่ละวัน

นักวิจัยจาก Bristol ได้ใช้ AI เพื่อศึกษาและวิเคราะห์ข้อมูลของทวิตเตอร์กว่า 800 ล้านที่ประกอบด้วยคำต่างๆ กว่า 70 ล้านคำเพื่อหาความเปลี่ยนแปลงของรูปแบบความคิดที่เกิดขึ้นภายในแต่ละวัน โดยข้อมูลได้มาจากเนื้อหาทวิตของผู้ใช้งานในสหราชอาณาจักรฯ ซึ่งไม่มีการเผยถึงตัวตนผู้ใช้งาน

Credit: ShutterStock.com

ตัวอย่างของข้อมูลนั้นได้รวบรวมเอาข้อมูลทุกชั่วโมงในตลอด 4 ปี จากผู้ใช้งานในเมืองใหญ่ 54 อันดับแรกของสหราชอาณาจักรฯ เพื่อค้นหาโหมดของการคิดแบบกลุ่ม ซึ่งนักวิจัยได้เผยถึงค่านิยมในความคิดของคนโดยระบุการผันแปลของภาษาโดยการติดตามคำที่สนใจจากข้อมูลตัวอย่างที่เชื่อมโยงกับตัวชี้สภาวะทางความคิด (Phychometric indicator) จำนวน 73 รายการ ที่ช่วยในการแปลงข้อมูลเป็นรูปแบบของความคิดของบุคคล

จากการศึกษาพบว่าที่เวลา 6 โมงเช้าความคิดวิเคราะห์จะเกิดขึ้นอย่างเด่นชัดที่สุด โดยวิเคราะห์จากคำและภาษาที่พบว่ามีความเชื่อมโยงกับความคิดอย่างมีเหตุผล ขณะเดียวกันในช่วงเย็นและค่ำคืนรูปแบบการคิดจะเปลี่ยนไปทางด้านสภาวะอารมณ์มากกว่า

โดยช่วงเวลา 5 ถึง 6 โมงเช้า ระดับการแสดงความคิดเห็นจะเป็นไปในแนวคิดวิเคราะห์ โดยมีการใช้ คำนาม บทความ และคำบุพบท ที่เชื่อมโยงกับผลการศึกษาอื่นๆ ว่าเป็นความชาญฉลาด ประสิทธิภาพ ระดับการศึกษา ตรงกันข้ามในช่วงท้ายนักวิจัยเริ่มพบโหมดของสภาวะทางอารมณ์ ทางสังคม และความหุนหันพลันแล่นมากขึ้น อีกจุดหนึ่งคือช่วงเวลา 3 ถึง 4 โมงเช้า ภาพรวมของทวิตเชื่อมโยงได้กับความกังวลที่สวนทางกับการแสดงความเห็นในภาวะอารมณ์ดี

สรุปการศึกษานักวิจัยพบว่าภาษาของคนเปลี่ยนไปอย่างมากระหว่างกลางวันถึงกลางคืน ซึ่งเชื่อมโยงไปถึงเวลาที่มีการเปลี่ยนแปลงในกิจกรรมปกติและระดับฮอร์โมน โดยคาดว่ามีความเชื่อมโยงกับเวลาของร่างกายของเราด้วย นอกจากนั้นผลการศึกษาเผยว่าทั้งสภาวะการเรียนรู้และอารมณ์มีการเปลี่ยนแปลงอย่างคาดเดาได้ในระหว่างวัน ศาสตราจารย์ Nello Cristianni ผู้เชี่ยวชาญด้าน AI และผู้นำของโปรเจ็คกล่าวว่า “เมื่องานการวิเคราะห์เนื้อหาจาก Media เสร็จอย่างถูกต้องสมบูรณ์มันจะเป็นประโยชน์ต่อวิทยาศาตร์ด้าน Social และ Biological เป็นอย่างมากซึ่งตอนนี้เรายังพยายามเรียนรู้มันอยู่

ที่มา : https://www.sciencedaily.com/releases/2018/06/180628115221.htm

About nattakon

จบการศึกษา ปริญญาตรีและโท สาขาวิศวกรรมคอมพิวเตอร์ KMITL เคยทำงานด้าน Engineer/Presale ดูแลผลิตภัณฑ์ด้าน Network Security และ Public Cloud ในประเทศ ปัจจุบันเป็นนักเขียน Full-time ที่ TechTalkThai

Check Also

Sonar เข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัป AI Code Review ยกระดับระบบตรวจสอบโค้ดด้วย Agentic Reasoning

Sonar ผู้ให้บริการแพลตฟอร์มตรวจสอบคุณภาพและความมั่นคงปลอดภัยของโค้ด ประกาศเข้าซื้อกิจการ Gitar สตาร์ตอัปผู้เชี่ยวชาญด้านระบบ AI-native Code Review การเข้าซื้อกิจการครั้งนี้มีเป้าหมายเพื่อผสานความสามารถด้านการคิดวิเคราะห์ของ Gitar เข้ากับเอนจินตรวจสอบโค้ดของ Sonar เพื่อสร้างความมั่นคงปลอดภัยที่รัดกุมยิ่งขึ้นสำหรับทีม DevOps ในยุคที่ …

Stripe ยกระดับระบบชำระเงินสู่โครงสร้างพื้นฐานสำหรับ Machine-to-Machine รับยุค Agentic AI

Stripe เปิดตัวผลิตภัณฑ์ใหม่ 288 รายการ พร้อมส่งแผนพลิกโฉมระบบชำระเงินจากเดิมที่เป็นโครงสร้างพื้นฐานในการทำธุรกรรมสำหรับมนุษย์ ให้กลายเป็นโครงสร้างพื้นฐานที่สามารถตั้งโปรแกรมได้และทำงานอย่างต่อเนื่องเพื่อรองรับธุรกกรรมแบบ Machine-to-Machine ถือเป็นการปูทางเข้าสู่ระบบเศรษฐกิจแบบ Agentic AI อย่างเต็มรูปแบบ