Facebook пытаются заставить отделить Instagram, WhatsApp и Messenger

Facebook пытаются заставить отделить Instagram, WhatsApp и Messenger

Facebook пытаются заставить отделить Instagram, WhatsApp и Messenger

Выступающие за конфиденциальность и против монополии группы активистов призывают Федеральную торговую комиссию (FTC) выделить Instagram, WhatsApp и Messenger в отдельные компании (так называемый син-офф), а также ввести строгие правила конфиденциальности.

В соответствие с опубликованным в понедельник ходатайством «Freedom from Facebook», социальная сеть обладает слишком большой властью. Одним из пунктов является требование от FTC ввести строгие правила конфиденциальности.

«У Facebook на данный момент есть слишком большое влияние на нашу экономику, информационную экосистему, политику и даже не эмоциональное благополучие», — отметил один из участвующих в акции Дэвид Сигал, соучредитель и исполнительный директор Demand Progress. — «Регулирующие органы не проявили значимой позиции по этому поводу раньше, так что пришло время сделать это сейчас».

В ходатайстве также утверждается, что социальная платформа вместе с генеральным директором Марком Цукербергом стали обладать слишком серьезным влиянием, «Facebook отслеживает людей как в интернете, так и в реальном мире, делясь личной информацией с рекламодателями».

Также авторы ходатайства отмечают, что Facebook «в одностороннем порядке решает, какие новости каждый день видят миллиарды людей во всем мире», более того, компания покупает или приводит к банкротству потенциальных конкурентов для защиты своей монополии.

Различные организации стали гораздо пристальнее следить за деятельностью Facebook после скандала с Cambridge Analytica, когда данные более 50 миллионов анкет пользователей Facebook без их согласия были использованы для воздействия на результаты выборов в 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