Wir haben ein Tool entwickelt, das die Verarbeitung natürlicher Sprache nutzt das Forschern in den Sozialwissenschaften dabei helfen soll, zu harmonisieren Datensätze aus unterschiedlichen Kontexten. Dies ist Teil eines umfassenderen Projekts namens Harmony , das Teil eines Beitrags ist, den wir für den Wellcome Mental Health Data Prize einreichen.](https://wellcome.org/grant-funding/schemes/wellcome-mental-health-data-prize) , zusammen mit dem Center for Longitudinal Studies an der UCL , Ulster University und Universidade Federal de Santa Maria in Brasilien.
Das Harmony-Projekt konzentriert sich auf eine Forschungsfrage:
How does social connection impact anxiety and depression in young people in different countries?
Wir haben uns auf zwei sehr unterschiedliche Kontexte konzentriert: Großbritannien und Brasilien. Wir haben numerische Maße der sozialen Verbundenheit untersucht, die in Umfragen und Fragebögen gemessen werden können.
Die Harmony-Forscher führten eine Reihe von Sitzungen mit jungen Menschen in beiden Ländern durch, um qualitative Daten zu individuellen Erfahrungen zu sammeln.
In Brasilien interviewte unser Psychologe sechs Personen im Alter zwischen 13 und 18 Jahren, die wegen Angstzuständen und Depressionen in Behandlung waren, und befragte sie zu ihrem Konzept von sozialer Bindung und deren Zusammenhang mit Angstzuständen und Depressionen.
Aus diesen Initiativen gingen einige Unterschiede hervor. Britische Jugendliche nannten beispielsweise Mobbing als Hauptfaktor, während brasilianische Teilnehmer angaben, sich nicht beurteilt zu fühlen.
Für Großbritannien und Brasilien stehen Datensätze zur Verfügung, mit denen wir arbeiten konnten:
UK Millennium Cohort Study , auch bekannt als „Kind des neuen Jahrhunderts“. Dies ist eine Studie des UCL’s Center for Longitudinal Studies das Leben von rund 19.000 jungen Menschen, die zwischen 2000 und 2002 im Vereinigten Königreich geboren wurden.
Brasilianische Hochrisiko-Kohortenstudie für psychiatrische Störungen im Kindesalter (BHRC) ist eine Studie, die seit 2010 2.511 brasilianische Kinder beobachtet und dabei psychologische, genetische und bildgebende Daten umfasst. Ziel der Studie ist es, typische und atypische Verläufe von Psychopathologie und Kognition im Verlauf der Entwicklung zu untersuchen.
Diese Datensätze enthalten Variablen und Datenpunkte, die auf unterschiedliche Weise dargestellt werden können. Wenn wir eine Metaanalyse durchführen möchten (den Zusammenhang zwischen sozialer Verbindung, Angstzuständen und Depression in beiden Ländern vergleichen), müssen wir zunächst ermitteln, welche Variablen in beiden Datensätzen verfügbar sind, welche Variablen sie gemeinsam haben und wie wir dies tun können Vergleichen Sie die Informationen in diesen Variablen.
Wenn beispielsweise in einer Studie die Angst mithilfe des GAD-7 gemessen wurde und in einer anderen Studie Beck’s Anxiety Inventory würde es typischerweise einen manuellen Harmonisierungsprozess zur Identifizierung von Fragebogenelementen geben die einander gleichwertig sind.
Wir hatten die Idee, jedes Fragebogenelement als Vektor auf der Oberfläche einer mehrdimensionalen Kugel darzustellen. Elemente, die semantisch ähnlich sind, liegen nahe beieinander und haben eine Kosinus-Ähnlichkeit nahe 1, während Elemente, die völlig unterschiedlich sind, dazu neigen, eine Ähnlichkeit nahe bei 0.
Wir haben das Modell Deep Learning GPT-2 verwendet, um Texte in verschiedenen Sprachen in ihren Vektor umzuwandeln.](/matchmaking-deep-learning) Darstellungen. Wir haben dies in ein Web-Frontend verpackt, um ein webbasiertes Tool namens Harmony zu erstellen. Sie können es online unter https://harmonydata.ac.uk/app ausprobieren.
Wir haben Harmony auch in Zusammenarbeit mit DATAMIND und dem Catalogue of Mental Health Maßnahmen , die in der psychologischen Forschung weit verbreitet sind Ressourcen und ihr Feedback zur Verbesserung des Tools berücksichtigt.
Sie können mehr über Harmony und seine Funktionsweise im Harmony-Blog lesen.
Radford, Alec et al. „Sprachmodelle sind unbeaufsichtigte Multitasking-Lernende.“ OpenAI-Blog 1.8 (2019): 9.
Salum, Giovanni Abrahão. „Hochrisiko-Kohortenstudie für psychiatrische Störungen im Kindesalter.“
Smith, Kate und Heather Joshi. „Die Millennium-Kohortenstudie.“ BEVÖLKERUNGSTRENDS-LONDON- (2002): 30-34.
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