Viselkedési mintázatok azonosítására szolgáló AI-alapú addikciómérés kidolgozása – Dr. Szabó Patrícia

Kiíró: Dr. Szabó Patrícia

A mesterséges intelligencia új lehetőségeket kínál a viselkedési mintázatok feltárásában, különösen az addikciókhoz kapcsolódó önszabályozási folyamatok vizsgálatában. A hagyományos kérdőíves módszereket kiegészítve egyre nagyobb szerepet kapnak a multimodális adatok – köztük a beszéd- és szövegalapú adatok, amelyek finomabb, dinamikusabb képet adhatnak a pszichológiai állapotokról. A kutatás célja nem diagnózis felállítása, hanem az önszabályozás gyengülésének korai jelzése.

A hallgató feladata egy olyan rendszer prototípusának megtervezése és megvalósítása, amely rövid, strukturált hangalapú válaszokból gyűjt adatokat. Az így keletkező hang- és szöveges adatok feldolgozása során AI-alapú módszerek segítségével kerülnek kinyerésre akusztikai és nyelvi jellemzők, például: beszédtempó, érzelmi töltet, fáradtságra utaló jegyek, szöveges tartalom és önreflexiós mintázatok.

A fejlesztés történhet például egy mobilalkalmazás formájában, amely időszakosan kérdéseket tesz fel, rögzíti a válaszokat, majd elemzi azokat. A kutatás középpontjában az adatfeldolgozás és egy olyan AI-alapú modell kialakítása áll, amely képes leírni az önszabályozás dinamikáját hang- és szöveges jelek alapján. A munka magában foglalja a rendszer implementációját, tesztelését és az eredmények kiértékelését.