Cercetători de la Universitatea „Alexandru Ioan Cuza” din Iași (UAIC) au dezvoltat un sistem de inteligență artificială care analizează postări de pe platforma X, fostul Twitter, pentru a identifica indicii asociate depresiei. Modelul ia în calcul atât textul mesajului, cât și momentul în care acesta a fost publicat și generează o explicație în limbaj natural pentru clasificarea făcută.
Potrivit informațiilor publicate de UAIC, sistemul a fost antrenat pe aproximativ 20.000 de postări provenite de la 72 de utilizatori, iar pe setul de test a clasificat corect 85% dintre cazuri. Autorii subliniază însă că sistemul este destinat cercetării și nu reprezintă un instrument de diagnostic medical.
Cum analizează inteligența artificială postările
Sistemul utilizează BERT, un model de inteligență artificială din familia Transformer, pentru a analiza sensul cuvintelor în context. Reprezentarea rezultată din text este completată cu date despre momentul publicării, inclusiv ora din zi și ziua săptămânii.
O altă componentă a sistemului generează apoi o explicație în limbaj natural pentru clasificarea realizată. Astfel, modelul nu se limitează la a indica dacă o postare conține sau nu indicii asociate depresiei, ci încearcă să explice elementele pe care și-a bazat rezultatul.
Cercetarea a fost coordonată de conf. dr. Mădălina Răschip, de la Facultatea de Informatică a UAIC, iar coautor al lucrării este Dan Dodun-Des-Perrieres, student masterand la programul Studii Avansate în Informatică.
Ora publicării oferă informații suplimentare, dar nu stabilește o regulă
Analiza cercetătorilor a indicat că postările clasificate de model ca fiind asociate depresiei apar mai frecvent noaptea și dimineața devreme, în timp ce mesajele publicate în jurul prânzului tind să primească scoruri mai reduse.
Autorii atrag însă atenția că este vorba despre tendințe statistice generale, nu despre reguli care permit stabilirea stării psihice a unei persoane în funcție de ora la care postează.
Explicațiile s-au dovedit mai dificil de generat decât clasificarea propriu-zisă. Pentru antrenarea acestei componente au fost utilizate explicații produse anterior cu GPT-4. Cercetătorii au comparat apoi justificările generate de propriul model cu aceste explicații de referință.
Rezultatele arată că formulările produse de sistem pot fi diferite la nivel de vocabular, dar păstrează în multe situații ideea semantică centrală identificată în mesaj.
Sistemul nu a fost încă testat în limba română
Modelul a fost dezvoltat și testat pe texte în limba engleză și nu a fost evaluat până acum pe postări în limba română.
Potrivit cercetătorilor UAIC, adaptarea ar necesita utilizarea unui model preantrenat pentru limba română. Expresiile idiomatice, particularitățile culturale și formele de ironie reprezintă, de asemenea, dificultăți pe care sistemul ar trebui să învețe să le interpreteze corect.
Cercetarea actuală continuă un proiect anterior al aceleiași echipe, în care inteligența artificială a fost utilizată pentru diferențierea între șase categorii de afecțiuni sau condiții psihice analizate pe baza unor postări online: depresie, anxietate, tulburare bipolară, tulburare de personalitate borderline, schizofrenie și autism.
Pentru lucrarea anterioară, Dan Dodun-Des-Perrieres a primit premiul pentru cea mai bună lucrare a unui student la conferința AIAI 2025, desfășurată la Limassol, în Cipru.
Cercetătorii vor să analizeze activitatea utilizatorilor în timp
O etapă viitoare a proiectului ar urma să analizeze nu doar postări individuale, ci evoluția activității unui utilizator pe o perioadă mai lungă. Echipa intenționează să combine textul cu imagini și informații temporale pentru a studia schimbările care apar în timp.
Autorii precizează că datele utilizate trebuie anonimizate și că o eventuală aplicare practică a unui asemenea sistem ridică probleme etice și ar necesita evaluări suplimentare.
Lucrarea „Explaining Mental Health Predictions through Natural Language”, semnată de Dan Dodun-Des-Perrieres și Mădălina Răschip, a fost publicată în lucrările celei de-a 18-a ediții a International Conference on Agents and Artificial Intelligence – ICAART 2026.
Sursa informațiilor: Universitatea „Alexandru Ioan Cuza” din Iași și lucrarea științifică „Explaining Mental Health Predictions through Natural Language”.
