في خطوة مبتكرة، قام الباحثون بتحليل مكالمات خطوط المساعدة العربية لتقييم مخاطر الانتحار، مستفيدين من التقنيات المتقدمة في معالجة اللغة الطبيعية (Natural Language Processing) وفي مقدمتها نماذج اللغات الضخمة (Large Language Models). وذلك عبر تحليل نصوص مكالمات تم أخذها من "خط الوطن العربي للدعم العاطفي والوقاية من الانتحار".

تعتمد خطوط المساعدة على مقابلات منظمة لتقييم مخاطر الانتحار، مما يجعل العملية بطيئة وتعتمد على تدريب الموظفين ونقص الموارد. ولكن مع تقدم التكنولوجيا، أصبح بالإمكان استخدام نماذج الذكاء الاصطناعي لإجراء تقييمات سريعة ودقيقة.

وفي التجربة، استخدم الباحثون نصوصًا قام بتشفيرها نموذج التعرف على الصوت لأغراض محلية، مما سمح لهم بالاحتفاظ بالمعلومات الشخصية على السرية. شارك فريق البحث بمعلومات نصية تم تنظيفها من أي معطيات تعريفية. تم تقييم 383 مكالمة، حيث أظهر النموذج الأفضل في اللغة العربية قدرة على تحديد المخاطر العالية بمعدل دقة بلغ 81.19.%.

كانت النتائج مثيرة للاهتمام، حيث أن المكالمات ذات المخاطر العالية قد تم تمييزها بشكل أفضل مقارنة بمكالمات المخاطر المعتدلة. هذه النتائج تدعو إلى المزيد من الأبحاث لاختبار هذه الأدوات في التطبيق العملي بشكل أكبر في المستقبل، وتمثل خطوة مهمة في مساعدة المستجيبين الفوريين في التعامل مع حالات الأزمات.

كيف ترون دور التكنولوجيا في تحسين خدمات الدعم النفسي؟ شاركونا آراءكم في التعليقات!