Nieuw algoritme herkent depressieve twitteraar

Wanneer je de radio aanzet en luistert naar de stemmen in de ether, vorm je een beeld van de persoon die je hoort. Dat gebeurt bijvoorbeeld op basis van het stemgeluid, de woorden die worden gebruikt en de manier waarop iemand spreekt. Praat iemand snel of is iemand zenuwachtig: het zijn allemaal factoren die meetellen bij de beeldvorming. "Dat doen we impliciet, maar dat kan ook wetenschappelijk expliciet en dat is wat hier gebeurt", zegt Krijn Schuurman over het nieuwe algoritme.

Nieuw algoritme analyseert 38 factoren

Dit algoritme bepaalt de mentale staat van iemand aan de hand van 38 factoren die worden geanalyseerd vanuit een openbaar twitterprofiel. Zo kijkt het algoritme naar de inhoud van berichten en de hoeveelheid positieve en negatieve woorden daarin worden gebruikt, maar ook bijvoorbeeld welke emoji's de revue passeren. Daarnaast wordt gekeken naar het tijdstip wanneer een tweet wordt geplaatst, naar het aantal volgers van de gebruiker en naar hoeveel personen de gebruiker zelf volgt.

"Er is wel iets voor te zeggen dat als je zo'n patroon analyseert en daar zit ook wetenschappelijke onderbouwing achter, dat je daar conclusies uit kunt trekken", aldus Schuurman. Naast dat het algoritme een bijdrage kan leveren in een vroegtijdige diagnose van depressie bij een twitteraar, zou het ook ingezet kunnen worden als een middel voor zelfreflectie. "Stel dat je een dagboek bij zou houden, zou ik het best interessant vinden wat mijn taalgebruik van toen ik 20 was over mijn persoonlijkheid zegt", aldus Schuurman.

Waar wordt het algoritme voor gebruikt?

"Het is nu door onderzoekers aangetoond dat dit kan. Waar het voor bedoeld is, ligt nu in het open", zegt Schuurman. In dit onderzoek wordt data van Twitter gebruikt omdat het openbaar is en dus makkelijk verzameld en onderzocht kan worden. Maar het algoritme is platform-onafhankelijk, wat betekent dat het ook op andere sociale kanalen zoals Facebook of WhatsApp in de toekomst kan worden geïmplementeerd.

Bij nieuwe technologie gaat het gauw over de keerzijde. "Waarom wordt het ingezet", is daarbij de vraag volgens Schuurman. Daarnaast kun je je afvragen: bij wie komt de informatie van het nieuwe algoritme terecht? Of alleen jij het als tool kan gebruiken, of dat ook jouw werkgever de conclusies die het algoritme trekt, kan inzien, dat is natuurlijk een wereld van verschil.

Keerzijde van nieuwe technologie

Volgens Schuurman is het daarom opletten geblazen bij nieuwe technologie. "Bijvoorbeeld Amazon heeft het ooit ingezet om medewerkers te analyseren in de magazijnen. Dat is eigenlijk een soort surveillance en daar kwam ook een advies uit voor promotie of ontslag. Dat vinden we te ver gaan."

"Of denk aan een Belastingdienst die een analyse maakt op basis van allerlei kenmerken en daaruit concludeert of je wellicht een fraudeur bent, dan zouden we wel willen weten hoe het algoritme werkt. Dus het is een mooie tool maar we moeten wel voorzichtig zijn dat we het op een goede manier inzetten", aldus Schuurman.

Augmented Decision Making

Dat neemt niet weg dat er ook mooie voorbeelden zijn waarbij een algoritme bijzonder goed van dienst kan zijn. Oftewel: met nieuwe technologie is het altijd afwachten hoe het ingezet kan worden, zegt de internetdeskundige: "Er gebeuren een boel mooie dingen die we met de hand niet meer zouden kunnen, maar met de hulp van deze computers wel."

Daarbij doelt Schuurman op Augmented Decision Making. "Dat houdt in dat we betere beslissingen gaan nemen, zeker in complexe situaties. Dus mensen die heel veel informatie moeten verwerken, die kunnen hulp krijgen van computers."