DHS тестирует новую технологию мониторинга соцсетей

DHS тестирует новую технологию мониторинга соцсетей

 Министерство внутренней безопасности США планирует протестировать новую технологию мониторинга социальных сетей. По имеющейся информации, данная технология позволяет выявлять в открытых социальных сетях признаки пандемии.

Как заявляют представители компании Accenture, специалисты которой будут заниматься тестированием данной технологии, технология разрабатывалась в рамках программы мониторинга эпидемиологических тенденций в стране. Такая технология позволит специалистам выявлять среди огромного количества информации, распространяемой пользователями социальных сетей, интересующие их данные. Четкое экономическое обоснование необходимости создания и использования данной технологии до сих пор не представлено.

Как заявляет руководство Accenture, чисто теоритически, мониторинг и последующий анализ информации, распространяемый пользователями соцсетей, позволит своевременно получать информацию о различных событиях, способных нанести вред здоровью большого количества людей.

Как известно, еще в июле текущего года президент США Барак Обама изложил основы общенациональной стратегии биомониторинга (national strategy for biosurveillance). Согласно данной стратегии, соответствующим органам предписывалось разработать новые методы выявления биологических угроз, способных подорвать национальную безопасность страны. При этом Барак Обама отметил особую роль социальных сетей в вопросах раннего предупреждения таких угроз. В качестве примера угроз, на которые следует обратить внимание в первую очередь, приводились случаи рассылки писем, содержащих штаммы сибирской язвы, в 2001 году; вспышка эпидемии ОРВИ в 2003 году; эпидемия птичьего гриппа в 2009 году и авария на японской атомной электростанции в 2011 году.

По имеющейся информации, специалисты Accenture и Министерства национальной безопасности США в первую очередь планируют осуществлять мониторинг наиболее крупных социальных сетей в мире, таких как Facebook, Twitter, LinkedIn, а также различных блогов. При этом уточняется, что существующий список источников информации далеко неполный и будет существенно расширяться.

Следует отметить, что это далеко не первый случай, когда министерство безопасности США отслеживает информацию в социальных сетях. Не так давно на министерство в очередной раз подали в суд. В исковом заявлении отмечалось, что один из действующих проектов ведомства нарушает действующие нормы законодательства и права граждан. А в феврале текущего года члены комитета национальной безопасности при сенате США выразили обеспокоенность тем, что некоторые проекты, реализуемые Министерством внутренней безопасности США, нарушают права граждан страны на свободу слова и защиту от необоснованной слежки. Что является прямым нарушением конституции США.

ИИ научился выявлять депрессию по голосовым сообщениям в WhatsApp

Учёные показали, что депрессию можно распознать буквально «по голосу» — и для этого не нужны ни долгие опросники, ни визит к врачу. Достаточно короткого голосового сообщения в WhatsApp (принадлежит Meta, признанной экстремистской и запрещенной в России).

Исследователи из Медицинской школы Санта-Каса-де-Сан-Паулу и компании Infinity Doctors разработали медицинскую языковую модель, которая с высокой точностью определяет наличие депрессивного расстройства по аудиосообщениям.

Результаты работы опубликованы 21 января 2026 года в открытом журнале PLOS Mental Health.

В эксперименте модель анализировала короткие голосовые сообщения, где участники просто рассказывали, как прошла их неделя. И результат оказался неожиданным: у женщин с диагностированной депрессией точность распознавания превысила 91%.

Это один из лучших показателей среди подобных исследований, особенно с учётом того, что речь идёт о бытовых сообщениях, а не специально записанных медицинских интервью.

Для обучения и тестирования использовались два набора данных с WhatsApp-аудио от носителей португальского. В них вошли записи пациентов с подтверждённым диагнозом «большое депрессивное расстройство» и контрольной группы без депрессии.

Часть сообщений была максимально простой — участникам предлагали досчитать от одного до десяти, другая часть — более естественной: свободный рассказ о прошедшей неделе.

Лучше всего модель справлялась именно со «спонтанной речью». У мужчин точность в этом же сценарии оказалась ниже — около 75%, что авторы связывают с меньшим числом мужских голосов в обучающей выборке и возможными различиями в речевых паттернах. При анализе простого счёта до десяти разница между полами почти исчезала: точность составляла около 80% у женщин и чуть меньше у мужчин.

По словам авторов, модель улавливает тонкие акустические признаки — темп речи, интонации, паузы, — которые сложно заметить человеку, но хорошо видит машинное обучение. И главное — всё это происходит в привычном для людей формате повседневного общения.

Исследователи считают, что при дальнейшем развитии технология может лечь в основу недорогих и удобных инструментов раннего скрининга депрессии, не требующих сложных процедур и не нарушающих повседневные привычки пользователей.

Как отметил старший автор исследования Лукас Маркес, «незаметные акустические особенности обычных голосовых сообщений могут с неожиданной точностью указывать на депрессивные состояния».

Напомним, в недавнем исследовании метаданные WhatsApp показали: мы плохо понимаем, как ведём себя в чатах.

RSS: Новости на портале Anti-Malware.ru