Во втором случае, чтобы «поставить лайк» этой статье, на нескольких платформах социальных сетей будет размещено 6000 твитов, 5000 обновлений профиля, 4000 фотографий и 500 блогов. Поскольку эта секунда увеличивается до минуты, дня и даже года, более 2 миллиардов человек по всему миру будут регистрироваться и выходить из своих виртуальных сетей сотни и тысячи раз. Исследователи из A * STAR используют это множество «последних новостей» о том, что люди думают, чувствуют и делают, с пользой, будь то для визуализации распространения вируса птичьего гриппа в виртуальном пространстве или для получения нового понимания психологии человека. лучший маркетинг.
«Наша работа направлена на изучение проблем, связанных с людьми, и человеческого поведения, а также на преобразование этих знаний в социальные технологии, которые можно использовать для решения реальных проблем», – объясняет Квек Бун Киат из отдела социальных и когнитивных вычислений A * STAR. Институт высокопроизводительных вычислений (IHPC). Департамент сочетает в себе тщательные психологические исследования, вычислительную виртуозность и множество общедоступных данных для удовлетворения потребностей бизнеса, правительства и здравоохранения. «Какие бы умные или передовые технологии мы ни разрабатывали, они должны в конечном итоге использоваться людьми в организации или в социальной среде», – добавляет Иньпин Ян, также из IHPC.
Сетевые модели
Квек впервые осознал важность психологии в разработке робототехники и компьютерных систем во время своей докторской диссертации. Его исследования включали создание систем управления поведением, которые позволили бы роботам и беспилотным транспортным средствам самостоятельно выживать в удаленных и суровых условиях. «Было необходимо более глубоко изучить человеческую психологию и познание, чтобы найти ключи и, в данном случае, принципы проектирования, которые могли бы направлять разработку и создание систем с искусственным интеллектом», – вспоминает он.
В настоящее время глава группы интегративного психологического моделирования в IHPC, Quek не только разрабатывает искусственные системы, вдохновленные человеческим познанием, но также использует вычислительные методы, такие как сетевые модели, для изучения психологии человека. Сетевые модели состоят из «узлов», определяемых с психологической точки зрения как личностные черты, ценности, убеждения, интересы, темпераменты и поведение, и «звеньев», соединяющих их.
Исследователи из команды Квека собирают информацию о взаимосвязи между этими психологическими конструкциями из соответствующих рецензируемых статей. «Эти отношения затем интегрируются для создания моделей, на которых могут работать наши алгоритмы», – объясняет Квек.
Психологическое понимание, полученное с помощью этих моделей, может быть использовано для оценки пригодности кандидатов на работу, для сопоставления добровольцев с соответствующими задачами и адаптации учебных программ для отдельных учащихся, в дополнение ко многим другим потенциальным приложениям в области финансов, профилирования потребителей и сегментации рынка, образования, и управление человеческим капиталом.
Социальная зараза
Информация в связанных социальных группах иногда может распространяться как инфекционное заболевание.
Группа Квека также разрабатывает передовые алгоритмы для характеристики и измерения такого поведения на уровне толпы и социального заражения, которые могут служить ранними индикаторами их возрождения.
Например, когда штамм птичьего гриппа H7N9 распространился по Азии в 2013 году, в социальных сетях появились признаки вспышки заболевания задолго до того, как информация была опубликована по официальным каналам. Команда Квека сотрудничала с группой социальной разведки Яна и Министерством здравоохранения Сингапура, чтобы изучить активность в социальных сетях в этот период. Они хотели разработать систему, которая могла бы предоставлять политикам своевременную информацию о вспышке и распространении болезни и панике в обществе.
Они сосредоточились на конкретном случае Китая, собирая информацию, опубликованную и распространяемую в самой популярной социальной сети Китая, Weibo, в течение апреля 2013 года. Помимо прочего, они обнаружили, что Weibo предоставлял значительно более своевременную информацию о распространении вируса, чем другие традиционные информационные каналы, включая ведущие новостные агентства и Всемирную организацию здравоохранения.
Их анализ предоставил эмпирическую основу для внедрения платформы эпиднадзора и анализа с поддержкой социальных сетей, чтобы сотрудники общественного здравоохранения могли отслеживать глобальные вспышки заболеваний, анализировать риски и улучшать процесс принятия политических решений.
Команда Яна пошла дальше анализа, чтобы оценить изменения в настроениях общественности. Они изучили реакцию сингапурцев на распространение H7N9 в Твиттере и наблюдали рост негативных настроений, когда подтвержденные случаи заболевания людей были зарегистрированы на Тайване, но не тогда, когда большое количество случаев было зарегистрировано в материковом Китае.
Анализ настроений и социально-интеллектуальные системы
Осведомленность об изменении настроений важна для правительств, стремящихся общаться с общественностью во время кризиса, но также может иметь решающее значение для бизнеса.
При разработке приложений, которые могут улучшить бизнес и социальные процессы, Ян использует важные знания и навыки, полученные во время ее докторской диссертации в области информационных систем – области, которая сочетает в себе информатику, науку управления, социальную психологию и науки о поведении.
Ее команда разрабатывает инструменты лингвистической обработки, чтобы анализировать общедоступные обмены в социальных сетях для получения значимой информации о социальных настроениях. Их инновационные алгоритмы полагаются на множество словарей для расшифровки смайлов, интернет-сленга, разговорных выражений и даже на родном синглишанском языке, который основан на таких диалектах, как хоккинский, кантонский и малайский. Затем информация обрабатывается с использованием передовых модулей лингвистической аналитики, облачных вычислений и технологий больших данных, таких как параллельная обработка. «Данные огромны, и они поступают в режиме реального времени», – говорит Ян. «IHPC обладает обширными внутренними знаниями и инженерными возможностями для сбора, обработки и извлечения больших данных, поэтому мы извлекли выгоду из этого сотрудничества."
Помимо анализа настроений, Ян и ее команда хотят сделать искусственный интеллект, или ИИ, более умным с помощью хорошо продуманной психологической тактики. В 2014 году они разработали программные агенты с социальным интеллектом для ведения переговоров по электронной коммерции.
Программные агенты вели онлайн-переговоры с участниками исследования по поводу покупки портативных компьютеров, согласования цены за единицу, размера заказа, дополнительных услуг и сроков доставки. Команда обнаружила, что, тактично раскрывая информацию о своих приоритетах во время переговоров, агенты смогли достичь результатов, удовлетворяющих обе стороны в 80% случаев.
Использование этих агентов может выйти за рамки традиционных бизнес-приложений. «Базовый механизм применим и к социальной среде, где на карту поставлено множество проблем, и вам нужно принять решение», – говорит Ян. Не все люди хорошо справляются с конфликтами.
В деликатных случаях, требующих посредничества, таких как развод, компьютеры могут действовать как хорошие суррогаты, чтобы избежать эмоционального расстройства. А с бесконечными примерами того, как люди решают свои маленькие и большие разногласия в социальных сетях, решения ИИ будут чрезвычайно хорошо информированными.