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

Google เปิดตัว Gemini 3.8 Flash TTS และ Flash-Lite TTS โมเดลสร้างเสียงพูดที่ออกแบบเสียงเองได้

Google เปิดตัวโมเดล text-to-speech ใหม่ 2 ตัวในตระกูล Gemini ได้แก่ Gemini 3.8 Flash TTS และ Gemini 3.8 …

ทำไม AI ถึงแก้โจทย์คณิตศาสตร์ระดับโลกได้ แต่ยังเอาชนะเกมหมากรุกทุกตาไม่ได้เสียที

AI ในปัจจุบันมีพลังมหาศาล และสามารถสร้างแรงสั่นสะเทือนไปทั่วโลก ตั้งแต่การแก้โจทย์คณิตศาสตร์ขั้นสูงที่เคยทำให้นักวิชาการแถวหน้าต้องยอมแพ้ ไปจนถึงการจุดประเด็นความกังวลเรื่องการแทนที่มนุษยชาติ แต่คำถามสำคัญเชิงเทคนิคที่หลายคนสงสัยคือ เหตุใด AI จึงยังไม่สามารแก้ทางหมากรุกได้อย่างเบ็ดเสร็จ ทั้งที่มีกติกาตายตัวและข้อมูลเปิดเผยบนกระดานแบบ 100%