Usi tanti emoji? Avrai voti più bassi: lo studio

Le tracce che lasciamo sul digitale sono diventate una fonte essenziale di dati che le scienze sociali utilizzano per avere nuove informazioni sul comportamento umano. Uno studio condotto dalla National Research University Higher School of Economics, una delle principali università russe, ha sfruttato l’intelligenza artificiale per creare un sistema in grado di distinguere i post scritti da studenti con un rendimento elevato da quelli con un rendimento basso con una precisione del 94%.

Tra le analisi effettuate vi è un risultato sorprendente: chi usa molte emoji va male a scuola! Com’è possibile? Ecco cosa dice la ricerca.

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Voti a scuola e post sui social: le relazioni emerse in uno studio

Si chiama “Stima dei risultati educativi dai post degli studenti sui social media” lo studio condotto dalla National Research University Higher School of Economics che sta facendo il giro del mondo. A capo della ricerca c’è l'economista russo Ivan Smirnov che ha creato un sistema di intelligenza artificiale che determina il rendimento scolastico di uno studente in base ai suoi post sulle piattaforme social, in particolare sulla variante russa di Facebook, VKontakte. Lo studio si è basato innanzitutto sui punteggi ottenuti nei test per misurare le prestazioni degli alunni in matematica, scienze e letteratura di 2468 studenti. Successivamente sono stati analizzati oltre 130mila post pubblicati sui social network. Le previsioni del sistema generate da questi primi dati sono state poi confrontate con il punteggio medio dei candidati e dei laureati dell’istituto, analizzando in totale più di 1 milione di post di quasi 39mila utenti. La piattaforma creata ha così imparato a distinguere i partecipanti con un buon rendimento scolastico da quelli con voti bassi. La ricerca ha ad esempio dimostrato che gli studenti con buoni risultati tendono a scrivere testi lunghi e con una varietà di parole, anche prese in prestito da altre lingue, come l’inglese e il latino. Gli studenti con poco successo negli studi, invece, si contraddistinguono con post molto brevi accompagnati abbondantemente da punti esclamativi, emoticon e con parole scritte in modo errato. Gli stessi argomenti trattati tra i due gruppi sono diversi: i post degli studenti eccellenti sono perlopiù di carattere scientifico o comunque legati a temi di attualità. Quelli degli studenti con basso rendimento invece sono concretati su altre tematiche, come l’oroscopo, gli incidenti stradali e il servizio militare.

Intelligenza artificiale per riconoscere lo stato d’animo: i progetti futuri

L’economista ha presentato il progetto sul suo account Twitter e ha scritto: “Sulla base di queste regole, il nostro modello ha identificato studenti con rendimento scolastico alto e basso utilizzando i post Vkontakte con una precisione fino al 94 per cento. Abbiamo anche provato ad applicarlo con successo a brevi testi su Twitter”. Il suo auspicio però è quello di insegnare all'intelligenza artificiale a identificare lo stato di depressione negli studenti tramite i post sui social network e in precedenza alcuni scienziati hanno dimostrato che questo è possibile.

Paolo Ferrara