研究人员利用机器学习模型从 Facebook 帖子中检测说英语的白人的情绪

弗吉尼亚大学（University of Virginia）和美国国立卫生研究院（NIH）的研究人员从说英语的白人和黑人在 Facebook 上发表的帖子中创建了机器学习模型，可以准确检测出说英语的白人的情绪。有趣的是，即使只对讲英语的黑人文本进行 ML 模型训练，这些模型对讲英语的黑人也不起作用。

机器学习是一种人工智能方法，可从大量数据中创建计算机模型，用于预测。在这项研究中，研究人员训练了四个模型，以便根据文本输入识别情绪。研究人员这样做是为了确定参与研究的说英语的白人和黑人所写的帖子，特别是他们对 "我 "或 "我们 "等第一人称代词（I-usage）的使用，是否能预测他们的低落情绪。

首先，研究人员研究了 "我 "的使用是否会随着不同种族的抑郁而增加，结果发现确实如此。然而，在黑人参与者中，"我 "的使用率差异要小得多，而且使用频率更高。研究人员还测试了与消极情绪（如无价值感）相关的 5 个主题词群之间的关系，结果发现，在白人中，主题词使用量的增加会增加抑郁情绪，但在黑人中却不会。

接下来，研究人员在黑人说话者的文本上应用了两种机器学习方法，然后在白人说话者的文本上应用了两种机器学习方法，创建了四个模型，从而研究了I用法与情绪之间的关系。

黑人语言模型和白人语言模型能够可靠地检测出白人而非黑人参与者的 Facebook 帖子中的低落情绪。研究人员对出现这种情况的原因有一些想法，比如黑人的双重身份，但还需要更多的研究。

这一发现是朝着制造能感知我们的感受，然后努力让我们振作起来的仿人机器人迈出的激动人心的一步。在这一天到来之前，，知道每天锻炼有助于改善情绪。亚马逊上的这种健身器材就能帮上忙。