Z eksperymentu wynika, że smartfon może wystarczyć do stwierdzenia, czy badany palił https://www.focus.pl/artykul/ile-trwa-haj-po-trawce-naukowcy-sprawdzaja. Donoszą o tym naukowcy, którzy pracę na ten temat opublikowali w czasopiśmie naukowym „Drug and Alcohol Dependence”.
O tym, że paliłeś marihuanę świadczą zaburzenia ruchów ciała
W eksperymencie wzięło udział 57 osób w wieku pomiędzy 18 a 25 lat, które deklarowały, że przynajmniej raz w tygodniu palą marihuanę. Dane z ich smartfonów były zbierane przez badaczy przez miesiąc. Badani odnotowywali, kiedy palili marihuanę i jaka była intensywność zmiany stanu psychicznego po jej zażyciu. Zebrane dane analizowano za pomocą algorytmu uczenia maszynowego (LightGBM).
Badacze stwierdzili, że sam czas – dzień tygodnia i pora dnia – już wystarczał do stwierdzenia, czy ktoś palił marihuanę w 60 proc. z 451 przypadków. Nie jest to niczym niezwykłym, każdy ma swoje przyzwyczajenia i małe rytuały. Jak widać w większości są dość przewidywalne. Taka skuteczność nie jest jednak oszałamiająca – zaledwie o 1/5 wyższa niż zgadywanie w ciemno lub rzut monetą.
Gdy do analizy włączono dane z czujników GPS i akcelerometrów telefonów, znacząco wzrosła. Okazało się, algorytm może określić, czy badany wypalił jointa aż w 90 procentach przypadków. Kluczowe są tu dane z akcelerometrów, czyli czujników przyśpieszenia.
Smartfon wykryje też, czy piłeś alkohol
Smartfony to prawdziwa kopalnia danych – szczególnie jeśli chodzi właśnie o dane z akcelerometru, który mierzy zmiany położenia telefonu. To dzięki tym czujnikom zmienia się orientacja ekranu, ale można je wykorzystać jako źródło danych o sposobie poruszania się użytkownika telefonu. Oczywiście, gdy użytkownik ma smartfon przy sobie.
Sposób poruszania się wiele mówi o naszym stanie fizycznym i psychicznym. Stąd zainteresowanie naukowców, czy za pomocą danych z akcelerometrów można wykryć na przykład początki demencji, depresję czy choćby https://www.focus.pl/artykul/dlaczego-po-zbyt-duzej-ilosci-alkoholu-urywa-sie-film. Większość badań wykorzystuje algorytmy uczenia maszynowego, które bardzo skutecznie potrafią wynajdywać wzorce w morzu danych.
Bardzo obiecujące są badania nad wykorzystaniem analizy danych ze smartfonów w psychiatrii. Algorytmy mogą skutecznie przewidzieć zbliżający się epizod choroby afektywnej. Potrafią też https://www.focus.pl/artykul/algorytm-dwukrotnie-lepszy-niz-psychiatra-rozpoznaje-depresje-i-schizofrenie-po-glosie lepiej niż psychiatra.
Aplikacje mogłyby ostrzegać przed wsiadaniem za kierownicę czy na rower
W 2020 roku w czasopiśmie naukowym „Journal of Studies of Alcohol and Drugs” ukazało się badanie, w którym Brian Sufoletto dowodził, że akcelerometry w smartfonach mogą skutecznie wykryć spożycie https://www.focus.pl/artykul/czy-alkohol-moze-byc-zdrowy-odpowiedz-was-nie-ucieszy. Jest to możliwe nawet wtedy, gdy jego zawartość w wydychanym powietrzu wynosi 0,08 proc. To odpowiada nieco poniżej 0,16 promila alkoholu we krwi, czyli poniżej dopuszczalnego poziomu dla kierowców (w Polsce jest to 0,2 promila).
Sufoletto komentował, że aż połowa ludzi pod wpływem alkoholu nie ma poczucia, że są pijani. Świadczą o tym jednak https://www.focus.pl/artykul/mobilny-alkomat-smartfon-wykrywa-czy-jestes-pijany-analizujac-twoj-chod. Teoretycznie można też https://www.focus.pl/artykul/nauszniki-jako-alkomat-alkohol-mozna-wykryc-przez-uszy-twierdza-naukowcy. Odpowiednie aplikacje w smartfonach mogłyby ostrzec przed wsiadaniem w stanie „pod wpływem” za kierownicę, na hulajnogę czy rower. Podobnie aplikacje mogłyby ostrzegać osoby po wypaleniu marihuany, które mogą mieć zaburzoną kontrolę ruchów ciała.
Sufoletto tłumaczy, że w college’u stracił przyjaciela, który zginął pijany w wypadku samochodowym. – Jestem lekarzem medycyny ratunkowej. Udzielałem pomocy dziesiątkom ludzi z obrażeniami spowodowanymi spożyciem alkoholu. Spędziłem 10 lat na testowaniu cyfrowych metod, by zapobiegać śmierciom i obrażeniom powodowanym przez nadmierne spożycie alkoholu – mówi naukowiec. Zanim jednak takie aplikacje powstaną, można liczyć tylko na rozsądek użytkowników dróg.
Źródła: Rutgers University, Drug and Alcohol Dependence, Journal of Studies of Alcohol and Drugs.