التعلم الآلي "يكشف" عن مؤشرات الرفاهية

يمكن لمختلف الأشخاص تجربة مستويات متفاوتة من الرضا عن الحياة والوفاء والسعادة، بغض النظر عن ظروفهم الشخصية والمهنية والاجتماعية.

لذا، كان المقياس العام للرضا عن الحياة، والذي يشار إليه على نطاق واسع باسم "الرفاهية"، المحور الرئيسي للعديد من الدراسات النفسية.

وفي حين حاولت العديد من الدراسات السابقة تحديد العوامل العديدة التي تساهم في الرفاهية، إلا أن القليل منها فعل ذلك استنادا إلى نماذج التعلم الآلي المتقدمة المتاحة اليوم، والمصممة لتحليل كميات كبيرة من البيانات وإجراء تنبؤات دقيقة.

إقرأ المزيد

اليابان.. الذكاء الاصطناعي يقيّم طبيعة ابتسامة الموظفين في المتاجر

وبهذا الصدد، شرع باحثو جامعة Vrije في أمستردام والمركز الطبي لجامعة أمستردام مؤخرا، في استكشاف العوامل التي تتنبأ بالرفاهية باستخدام التعلم الآلي، من خلال تحليل مجموعة بيانات كبيرة تم جمعها في هولندا على مدى 10 سنوات.

واستخدم فريق البحث نماذج التعلم الآلي لتحليل سجل التوائم الهولندي، حيث تم جمع البيانات من نفس الأطفال عندما كانوا في سن 3 و5 و7 و10 و12 و14 و15 عاما، وكذلك من مشاركين بالغين.

وتتضمن مجموعة بيانات سجل التوائم الهولندي "معلومات وراثية تُعرف باسم الدرجات متعددة الجينات (أي الجينوم)، بالإضافة إلى معلومات حول بيئة المشاركين والظروف النفسية الاجتماعية".

ودرب الباحثون 3 نماذج مختلفة للتعلم الآلي، أطلقوا عليها اسم XGBoost (XGB) وSVM وRF، على هذه الكمية الكبيرة من البيانات.

إقرأ المزيد