تمكن فريق بحثي من جامعة كيبيك الكندية من تطوير نموذج يستخدم تقنيات الذكاء الاصطناعي لتحليل الصوت واكتشاف العواطف المرتبطة بالحالة العقلية للمتصلين على الخطوط الساخنة لمكافحة الانتحار. يهدف النموذج إلى المساعدة في تحديد الميول الانتحارية والتعامل معها بشكل أسرع وأكثر دقة، من خلال تحليل الموجات الصوتية التي تكشف عن التغيرات العاطفية في الكلام.
النموذج يعمل عن طريق فك شفرة التغيرات في الصوت الناتجة عن اهتزاز الحبال الصوتية أثناء الحديث، ويعتمد على مجموعة من الخصائص الصوتية مثل نبرة الصوت، مدى ارتفاعه، وقوة الصوت. هذه الخصائص قد تشير إلى مشاعر مثل القلق، الحزن، الغضب، أو الحياد، مما يساعد في التعرف المبكر على الحالات التي قد تتطور إلى ميول انتحارية.
وفقا للباحثين، يمكن للنموذج أن يحدد المشاعر بدقة عالية. فعلى سبيل المثال، استطاع تحديد مشاعر القلق بدقة تصل إلى 82 بالمائة، والحالة المحايدة بنسبة 78 بالمائة، والحزن 77 بالمائة، والغضب 72 بالمائة. كما أن النموذج قادر على التعامل مع مقاطع صوتية بأطوال مختلفة، مما يجعله مرنا في التكيف مع مختلف المكالمات.
لتطوير هذا النموذج، جمع الفريق البحثي مجموعتين رئيسيتين من البيانات: الأولى كانت عبارة عن مكالمات حقيقية مع متصلين على الخطوط الساخنة، والثانية كانت تسجيلات لممثلين يصورون مشاعر محددة. تم تقسيم كل تسجيل إلى أجزاء صغيرة وتم التعليق عليها لتحديد العاطفة المعبرة عنها.
وأوضح الباحث “علاء النفيسي”، الذي قاد تطوير النموذج، أن هذا النظام هو الأفضل من نوعه من حيث المرونة في التعامل مع بيانات الصوت، حيث إنه لا يشترط أن تكون مقاطع الصوت بنفس الطول كما كانت تطلب النماذج السابقة. وأضاف أنه يأمل أن يساعد هذا النموذج مستشاري الخطوط الساخنة في اتخاذ قرارات أكثر دقة بشأن استراتيجيات التدخل للحد من مخاطر الانتحار.
لكن بعض الخبراء أشاروا إلى أن النموذج قد لا يكون قابلا للتطبيق بشكل عام على جميع اللغات واللهجات، وأنه يحتاج إلى مزيد من التطوير لتغطية الاختلافات اللغوية والثقافية بشكل أفضل. كما أشاروا إلى ضرورة أن تكون البيانات التي يتدرب عليها النموذج دقيقة ومثبتة علميًا، خاصة تلك التي تتعلق بالميول الانتحارية.
ياقوت زهرة القدس بن عبد الله
