С помощью Twitter можно выявлять психически больных людей - ученые
12 декабря 2014
Американские ученые из университета Джонса Хопкинса установили, что благодаря специальному анализу сообщений Twitter можно определить пользователей, страдающих от какого-либо психического заболевания, сообщается на сайте университета.
В ходе исследования было проанализировано более 8 миллиардов твитов, причем учитывались не только прямые упоминания пользователей о заболеваниях (некоторые открыто делятся этой информации со всеми), но и определенные слова, выражения и грамматические конструкции, характерные для той или иной болезни.
Таким образом, были получены данные о количестве людей с психическими расстройствами и о тенденциях развитиях того или иного недуга.
Наиболее популярными болезнями психического характера оказались депрессия, посттравматический стрессовый синдром, биполярное и сезонное аффективное расстройства.
Ранее, швейцарцы приостановили испытания вакцины от Эболы из-за болей у волонтеров
Хочешь узнать больше - читай отзывы
techno.bigmir.net
← Вернуться на предыдущую страницу
Читайте также:
Вісім несолодких продуктів, які підвищують рівень цукру на крові 22 октября 2026
Експерт з дієтології Букет Ерташ Сефер пояснила, від яких продуктів найкраще відмовитися, якщо ви хочете…
Робот Unitree влаштував кунг-фу-шоу: стрибнув з чотириметрової висоти, побив машину і став охоронцем 22 октября 2026
Компанія Unitree представила гуманоїдного робота H2-X у стилі класичного кінематографічного бойовика. У новому ролику під назвою «H2-X: Легенда кунг-фу — Захисник» робот виконує сальто з даху автомобіля, розбиває кузов машини, ефектно приземляється після стрибка з чотириметрової висоти, а потім переходить до постановочних сцен, в яких виступає в ролі захисника і рятівника. В Unitree стверджують, що кадри справжні і не піддавалися прискоренню.
Нетаньягу планував атаку на Іран, але Трамп заборонив - ЗМІ 22 октября 2026
Військові Ізраїлю готувалися до повітряної кампанії, яка мала тривати кілька днів і розпочатися у вихідні 10 жовтня.
5.0
0.1