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:
США обмежили покупки іранської делегації під час Генасамблеї ООН 18 сентября 2026
Без спеціального дозволу іранським посадовцям заборонено купувати дорогі годинники, прикраси, косметику та низку інших товарів.
Фіцо скасував запланований візит в Україну 18 сентября 2026
На саміті Карпатська ініціатива країну представлятиме державний секретар Міністерства закордонних справ Марек Ешток.
Вчені створили перший ДНК-комп'ютер, який самостійно виконує складання та множення без постійного живлення та участі людини 18 сентября 2026
Вчені з ірландського Університету Мейнута (Maynooth University) створили один з найцікавіших на сьогодні молекулярних комп'ютерів на основі ДНК. Система здатна виконувати математичні операції — додавання, множення та ділення — використовуючи природні механізми відтворення ниток ДНК. Новим стало те, що обчислення проводяться ніби самі по собі, за аналогією з квантовим віджигом — запустили і просто очікуємо результат.
0.3
4.8
