Fortschritte bei der Vorhersage menschlicher Lebensverläufe

In den letzten Jahren hat sich das maschinelle Lernen enorm verbessert, wie Computer Texte analysieren. Eines der effektivsten Modelle dafür ist die transformerbasierte Architektur. Wegen seiner Fähigkeit, komplexe Sequenzen zu verarbeiten, wird es in verschiedenen Bereichen eingesetzt, wie z.B. bei Proteinstrukturen, Musik, Gesundheitsdaten und sogar Wettervorhersagen. Wir können ähnliche Techniken auch verwenden, um das menschliche Leben darzustellen und zu verstehen.

Menschen durchleben viele Ereignisse in ihrem Leben: sie werden geboren, gehen zu Ärzten, fangen die Schule an, ziehen um und heiraten. All diese Lebensereignisse können als Sequenz betrachtet werden, ähnlich wie Wörter in einem Satz. Unser Ziel ist es, fortschrittliche Modelle aus der natürlichen Sprachverarbeitung zu nutzen, um diese Lebensereignisse zu studieren und Vorhersagen über das Leben der Menschen zu machen.

Dazu haben wir eine riesige Menge an Daten aus Dänemark gesammelt, die die Lebensereignisse von über sechs Millionen Menschen über viele Jahre abdecken. Dieses Datenset ist sehr detailliert und enthält Informationen über Gesundheit, Bildung, Jobs, Einkommen und wo die Leute wohnen, mit Aufzeichnungen, die fast täglich gemacht wurden.

Mit diesen Informationen erstellen wir eine einzige Vektor-Darstellung von verschiedenen Lebensereignissen. Diese Darstellung ist konsistent und strukturiert, was es uns ermöglicht, viele unterschiedliche Ergebnisse vorherzusagen, wie die Wahrscheinlichkeit, dass jemand früh stirbt, oder Einblicke in seine Persönlichkeit. Unser Modell schneidet in diesen Bereichen deutlich besser ab als bestehende Methoden.

Wir haben unser Framework entwickelt, um Forschern zu helfen, neue Faktoren zu erkennen, die die Lebensausgänge beeinflussen. Das könnte zu personalisierten Interventionen führen, die darauf abzielen, das Leben Einzelner zu verbessern.

#Das Zeitalter der Vorhersage menschlichen Verhaltens

Heute leben wir in einer Welt, in der Algorithmen menschliches Verhalten vorhersagen können. Diese Vorhersagen können auf globaler Ebene sein, wie etwa die Vorhersage von Klimawandel, oder auf individueller Ebene, die unser Verhalten in sozialen Medien beeinflussen.

Wenn es darum geht, individuelle Lebensausgänge vorherzusagen, wird die Sache komplizierter. Während wir wissen, dass Faktoren wie Alter, Einkommen und Bildung wichtig sind, haben viele Studien gezeigt, dass Vorhersagen oft ungenau sein können, wegen Einschränkungen in den Daten oder den verwendeten Modellen.

Mit unserem umfassenden Datensatz können wir jedoch klarer auf die Vorhersagbarkeit individueller Leben schauen. Durch die Analyse detaillierter Aufzeichnungen von sechs Millionen Dänen über einen Zeitraum von zehn Jahren haben wir entdeckt, dass wir tatsächlich genaue Vorhersagen über individuelle Lebensausgänge machen können.

Unser Datensatz enthält verschiedene Indikatoren wie Gesundheitsgeschichte, Beschäftigungsstatus, Einkommen und Bildung. Der Aufstieg von Big Data und leistungsstarken maschinellen Lernwerkzeugen hat es uns ermöglicht, diese Ergebnisse zu erzielen.

Maschinelles Lernen, besonders im Bereich der Sprachverarbeitung, hat schnelle Fortschritte gemacht. Modelle wie Transformer können komplexe Muster innerhalb grosser, unstrukturierter Sequenzen erfassen. Während die meisten dieser Modelle ursprünglich in der Textanalyse verwendet wurden, können sie auch auf andere geordnete Daten angewendet werden, die ähnliche Eigenschaften aufweisen.

#Lebenssequenzen erstellen

Unser Ansatz ist es, das Leben jeder Person als eine Sequenz von Ereignissen darzustellen. Die Daten aus den dänischen Nationalregistern ermöglichen es uns, ein vollständiges Bild individueller Leben zu zeichnen, das sowohl Arbeits- als auch Gesundheitsinformationen erfasst.

Jedes Lebensereignis wird in eine Sequenz umgewandelt, die eine Geschichte über diese Person erzählt. Zum Beispiel können wir ein spezifisches Ereignis wie "Im September 2020 erhielt Francisco zwanzigtausend dänische Kronen als Wachmann in einem Schloss in Helsingør" in Bezug auf die Sequenz von Ereignissen darstellen, die Franciscos Leben geprägt haben.

Unsere Methode ermöglicht es uns, alle reichen Details von Lebensereignissen zu bewahren. Dann verwenden wir ein leistungsstarkes Modell namens life2vec, um diese Sequenzen in effiziente Darstellungen zu kodieren.

Dieses Modell basiert auf einer Transformer-Architektur, die ideal dafür geeignet ist, Lebenssequenzen zu verwalten, da es kontextuelle Informationen effektiv verarbeiten und zusammenfassen kann.

#Life2vec: Das Modell

Das life2vec-Modell nutzt ein Transformer-Design, um kompakte Darstellungen individueller Leben zu erstellen. Der Trainingsprozess besteht aus zwei Phasen: Zuerst lernt es die Gesamtstruktur der Daten, dann optimiert es das Modell für spezifische Vorhersagen.

In der Vortrainingsphase lernt das Modell die Beziehungen innerhalb von Lebensereignissen, indem es zwei Aufgaben erfüllt. Die erste Aufgabe konzentriert sich darauf, zu verstehen, welche Wörter (oder Tokens) in einer bestimmten Sequenz maskiert wurden. Die zweite Aufgabe hilft dem Modell, die korrekte Reihenfolge der Ereignisse in einer Sequenz aufrechtzuerhalten.

In der folgenden Phase wird life2vec für spezifische Aufgaben wie die Vorhersage früher Sterblichkeit oder Persönlichkeitseigenschaften optimiert. Diese aufgabenorientierte Ausbildung ermöglicht es dem Modell, sich an verschiedene Arten von Vorhersagen anzupassen und sicherzustellen, dass es die notwendigen Informationen erfasst, um genaue Ergebnisse zu liefern.

#Vorhersage früher Sterblichkeit

Eine bedeutende Anwendung unseres Modells ist die Vorhersage der Wahrscheinlichkeit, dass eine Person innerhalb eines bestimmten Zeitrahmens stirbt. Für unsere Analyse konzentrierten wir uns darauf, vorherzusagen, ob Personen im Alter von 30 bis 55 Jahren die nächsten vier Jahre nach dem 31. Dezember 2015 überleben würden.

Diese Vorhersageaufgabe ist besonders herausfordernd, da frühe Sterblichkeit oft schwer vorhersehbar ist, insbesondere bei jüngeren Individuen. Unser Modell hat gezeigt, dass es bestehende Techniken übertrifft und dabei erhebliche Verbesserungen in der Vorhersagegenauigkeit erzielt.

Wir haben dafür gesorgt, dass unser Modell mit dem Problem fehlender Daten umgehen kann, zum Beispiel bei denen, die ausgewandert sind. Dazu haben wir einen robusten Lernprozess entwickelt, der es dem Modell ermöglicht, auch mit unvollständigen Informationen bedeutende Vorhersagen zu treffen.

Durch die Bewertung der Leistung von life2vec im Vergleich zu verschiedenen Basismodellen haben wir festgestellt, dass es die Vorhersagen erheblich verbessert und Robustheit über verschiedene Bevölkerungssegmente hinweg zeigt.

#Vorhersage von Persönlichkeitseigenschaften

Neben der Sterblichkeit sagt life2vec auch Persönlichkeitseigenschaften voraus. Das Verständnis von Persönlichkeit ist entscheidend, da es beeinflusst, wie Menschen denken, fühlen und handeln. Wir haben uns besonders auf die Extraversion-Introversion-Dimension der Persönlichkeit für unsere Analyse konzentriert.

Durch die Nutzung von Daten aus dem Dänischen Personality and Social Behavior Panel (POSAP) haben wir zufällig Items ausgewählt, die verschiedene Aspekte der Extraversion aus grösseren Persönlichkeitsmodellen repräsentieren. Das life2vec-Modell hat diese Eigenschaften erfolgreich vorhergesagt, wobei die Ergebnisse darauf hinweisen, dass es besonders effektiv darin ist, komplexe individuelle Persönlichkeitsnuancen zu verstehen.

Diese Fähigkeit zeigt die Vielseitigkeit von life2vec, das auch bei der Vorhersage von etwas Internem wie Persönlichkeit weiterhin eine überlegene Leistung im Vergleich zu traditionellen Modellen zeigt.

#Erforschen des Konzeptraums

Ein innovativer Aspekt von life2vec ist, wie es die Ereignisse menschlicher Leben in einem mehrdimensionalen Raum organisiert. Jedes Lebensereignis wird zu einem Konzept, das das Modell versteht und mit anderen Konzepten in Beziehung setzen kann.

Durch die Visualisierung dieses Raums können wir sehen, wie verschiedene Lebensereignisse miteinander verbunden sind. Zum Beispiel neigen Ereignisse, die mit Gesundheitsdiagnosen zu tun haben, dazu, zusammen zu clustern, während Ereignisse, die mit beruflichen Tätigkeiten zu tun haben, eigene Gruppen bilden. Dieses Clustering offenbart bedeutungsvolle Beziehungen zwischen Lebensereignissen und ermöglicht es uns, die zugrunde liegenden Muster im menschlichen Leben besser zu verstehen.

Das Modell kann auch erkennen, wie bestimmte Konzepte, wie Einkommensniveaus oder Diagnosen, miteinander in Beziehung stehen. Zum Beispiel erkennt das Modell die Reihenfolge der Einkommensklassen und organisiert sie logisch, was zeigt, dass es die Struktur erfasst, die in den Daten vorhanden ist.

#Zusammenfassung individueller Leben

Neben dem Verständnis von Ereignissen generiert life2vec auch Zusammenfassungen für Einzelpersonen, die ihre gesamten Lebenssequenzen in eine einzige Vektor-Darstellung konsolidieren. Diese Darstellung ist auf spezifische Aufgaben zugeschnitten, was bedeutet, dass sie sich anpasst, je nachdem, ob wir Sterblichkeit oder Persönlichkeitseigenschaften vorhersagen wollen.

Diese Personenzusammenfassungen bieten ein wertvolles Werkzeug für Forscher, die Muster in individuellen Leben analysieren möchten. Sie geben Einblicke, wie verschiedene Lebensereignisse interagieren und Ergebnisse beeinflussen.

Die visuellen Darstellungen der Personenzusammenfassungen zeigen zudem, wie Individuen basierend auf ihren vorhergesagten Sterblichkeitswahrscheinlichkeiten organisiert sind. Es wird klar, wie das Modell zwischen Gruppen unterscheidet und Risikopersonen identifiziert, was den Forschern umsetzbare Einblicke liefert.

#Bedeutung von Erklärbarkeit

Zu verstehen, wie das Modell seine Vorhersagen generiert, ist essenziell. Um Einblicke in die Entscheidungsprozesse von life2vec zu bekommen, verwenden wir verschiedene Interpretationswerkzeuge.

Mit Methoden wie Saliency Maps können wir analysieren, welche Merkmale innerhalb der Lebensereignisse einer Person den grössten Einfluss auf die Vorhersagen haben. Diese Analyse hilft, die Entscheidungen des Modells zu validieren und kann unerwartete Einflüsse hervorheben, wie die Rolle des Berufstyps in den Sterblichkeitsprognosen.

#Ethische Überlegungen

Die Verwendung grosser Datensätze und prädiktiver Modelle wirft wichtige ethische Bedenken auf. Alle Datenanalysen werden unter strengen Vorschriften durchgeführt, um Datenschutz und individuelle Privatsphäre zu gewährleisten.

Der Zugang zu den Daten wird nur unter strengen Sicherheits- und Vertraulichkeitsregeln gewährt, um sicherzustellen, dass persönliche Informationen niemals weitergegeben oder missbraucht werden. Darüber hinaus ist das Modell für Forschungszwecke konzipiert und nicht für reale Entscheidungsanwendungen, die Einzelpersonen ohne richtige Aufsicht beeinflussen könnten.

Vor jeder praktischen Nutzung sind detaillierte Prüfungen notwendig, um die Fairness und Erklärbarkeit der Vorhersagen zu bewerten. Dies ist besonders wichtig, angesichts der potenziellen Auswirkungen der Vorhersage sensibler Ergebnisse wie Sterblichkeit und Persönlichkeitseigenschaften.

#Einschränkungen und zukünftige Richtungen

Obwohl unsere Ergebnisse vielversprechend sind, befindet sich das Modell noch in der Forschungsphase. Es gibt viele Bereiche, in denen es Verbesserungsbedarf gibt, wie das Testen des Modells an anderen Populationen ausserhalb Dänemarks, um zu sehen, wie gut es verallgemeinert.

Darüber hinaus sollten Forscher die Leistung des Modells kontinuierlich über die Zeit evaluieren, insbesondere da sich gesellschaftliche Verhaltensweisen und Gesundheitsausgänge weiterentwickeln. Die Dynamik des menschlichen Lebens ist komplex, und zukünftige Studien müssen mit diesen Veränderungen Schritt halten.

Ein weiterer aufregender Bereich für zukünftige Erkundungen liegt darin, kausale Zusammenhänge innerhalb der Daten herzustellen. Durch das Verständnis, wie verschiedene Lebensereignisse die Gesundheit und das Wohlbefinden beeinflussen, können wir potenzielle Interventionen identifizieren, die positive Veränderungen in Lebensverläufen bewirken könnten.

#Fazit

Das life2vec-Modell stellt einen bedeutenden Fortschritt bei der Vorhersage verschiedener Aspekte menschlichen Lebens dar. Indem es Lebensereignisse in bedeutungsvolle Darstellungen umwandelt, bietet es mächtige Einblicke, die zu einem besseren Verständnis und Interventionen in Gesundheits- und Sozialwissenschaften führen können.

Da sich das maschinelle Lernen weiterentwickelt, ebnen Projekte wie life2vec den Weg für neue Ansätze, die Lücken zwischen Datenwissenschaft und menschlicher Erfahrung schliessen. Der reiche Datensatz von Lebensereignissen, kombiniert mit fortschrittlichen Modellierungstechniken, bietet eine einzigartige Gelegenheit, unser Verständnis von menschlichem Verhalten und Ergebnissen im Laufe der Zeit zu vertiefen.