باحثون يستخدمون الذكاء الاصطناعي لمعرفة تأثير الإنترنت على وقت النوم لدى المستخدمين

ومع ذلك ، لا توجد دورتان متماثلتان: يوم من الأسبوع مهم (التوجه إلى وسط المدينة ليلة الجمعة يخفض نشاط الإنترنت) ، ومن المؤكد أن طلبات البقاء في المنزل مهمة (نتصل بالإنترنت في وقت مبكر وأطول) ، وحتى الانخفاض في النشاط أثناء أوقات الصلاة خلال شهر رمضان مرئية في المناطق الإسلامية التقليدية.

ويسأل استطلاع استخدام الوقت الأمريكي (ATUS) الأمريكيين عن أنشطة يومهم السابق ، بما في ذلك وقت استيقاظهم ومتى ذهبوا إلى النوم. استخدمت دراسة موناش بيانات مسح لـ 81 مدينة أمريكية على مدى ست سنوات لحساب وقت نوم السكان واستيقاظهم كل عام ، ثم استخدمت بيانات نشاط الإنترنت لإجراء نفس الحساب.

ثم قام الباحثون بتدريب خوارزمية التعلم الآلي لتتبع كيفية ارتباط التغييرات في استخدام الإنترنت على مدار يوم بمتوسط ​​أوقات الاستيقاظ والنوم في كل مدينة، وعندما طُلب من الخوارزمية التنبؤ بمتوسط ​​مدة النوم المتوقعة لمدينة لم ترها الخوارزمية من قبل ، كانت دقيقة في غضون 20 دقيقة. عند تقدير متوسط ​​وقت الاستيقاظ في الصباح ، كان دقيقًا في غضون تسع دقائق.

وكرر الباحثون هذه النتيجة عند استخدام بيانات الطلب اليومي على الكهرباء بدلاً من بيانات الإنترنت للتنبؤ بالنوم. لكن هناك شيئًا مختلفًا جوهريًا حول قياسات نشاط الإنترنت مقارنة ببيانات الطلب على الكهرباء: التوافر العالمي.

الولايات المتحدة لديها بيروقراطية كهربائية عالية الأداء ، لكن ليس كل الدول تفعل ذلك، ومن ناحية أخرى ، يمكن قياس قياس نشاط الإنترنت عن بُعد وقياسه باستمرار لأي جهاز متصل بالإنترنت على هذا الكوكب، ويشير هذا إلى أنه يمكن تقدير مقدار النوم الذي نحصل عليه بشكل جماعي لأي مدينة (متصلة بالإنترنت) على هذا الكوكب في الوقت الفعلي تقريبًا.

ويحتوي هذا النوع من الأبحاث على مجموعة كبيرة من التطبيقات ، بما في ذلك رسم خرائط التأثير أثناء الكوارث الطبيعية ، وتوثيق عمليات إغلاق الإنترنت المرتبطة بانتهاكات حقوق الإنسان ، وحتى توفير تقييمات توافر الإنترنت خلال الحرب الروسية الأوكرانية.