Точно както езиковите модели могат да предскажат коя фраза може да дойде след това в изречение, датски изследователи твърдят, че са показали, че събитията в човешкия живот могат да бъдат предвидени с помощта на подобни статистически техники.
Ранната смъртност и личностните нюанси бяха сред целевите прогнози на екипа, базиран в Техническия университет на Дания, който използва данни за образование, здраве, доходи, професия и други житейски събития от около 6 милиона души от национален регистър.
Проучването, публикувано в Nature Computational Science, показва, че моделът на основата може да е в състояние да осигури количествено разбиране на човешкото поведение.
„Констатациите показват, че чрез представяне на сложната връзка между социалните и здравните резултати може да е възможно точно прогнозиране на резултатите от живота“, се казва в доклада. Авторите обаче подчертават, че тяхното изследване е изследване на това, което може да е възможно, и трябва да се използва само в реални условия съгласно разпоредби, които защитават индивидуалните права.
Изследователският екип, ръководен от професора по науки за мрежи и сложност Sune Lehmann, нарече своя модел „life2vec“, вероятно след техниката за езикова обработка word2vec , която помогна за разработването на идеята за представяне на думите като многоизмерни вектори, които могат да се използват, за да предложат техните семантична връзка с други думи.
Прилагайки техниката към събития в човешкия живот, изследователският екип каза, че може да установи сложни връзки между понятия като свързани със здравето диагнози и местоживеене с нива на доходи, кодирайки индивидуалните животи с компактно векторно представяне, което формира основата за предсказване на живота резултати.
Например в статията се казва, че life2vec може да прогнозира вероятността лица от кохорта във възрастовия диапазон 35-65 години да оцелеят четирите години след 1 януари 2016 г., превъзхождайки други най-съвременни статистически модели с най-малко 11 процента .
„Life2vec отваря набор от възможности в рамките на социалните и здравни науки“, се казва в доклада. „С помощта на богат набор от данни можем да уловим сложни модели и тенденции в индивидуалните животи и да представим техните истории в компактно векторно представяне. Последователностите от събития са често срещан формат на данни в социалните науки и нашата работа показва колко мощни могат да бъдат методите на трансформация в разкриването на моделите, кодирани в такива данни.
„В нашия случай векторите за вграждане представляват нов тип всеобхватна връзка между социални и здравни резултати. Резултатът от нашия модел, съчетан с инструменти за причинно-следствена връзка, показва път за систематично изследване как различните модалности на данните са корелирани и взаимосвързани и да използват тези взаимовръзки изрично да проучим как животът влияе върху нашето здраве и обратно.“
Изследователите смятат, че подходът ще позволи на изследователите в областта на изчислителните социални науки да „създадат цялостни модели на човешкия живот в едно представяне“ и „отворят вратата към ново и по-задълбочено взаимодействие между социалните и здравните науки“. ®
