Maschinelles Lernen analysiert Temperamentdaten, um Säuglinge nach Geschlecht und Alter zu klassifizieren

Es ist schwer, den Unterschied zwischen einem neugeborenen Jungen und einem Mädchen allein anhand von Charaktereigenschaften wie der Neigung des Babys, Angst zu zeigen, zu lächeln oder zu lachen, zu erkennen. Aber sobald Babys etwa ein Jahr alt werden, beginnt sich das zu ändern.

Eine neue Studie in PLUS EINS verwendete maschinelles Lernen, um Temperamentdaten von 4.438 Babys zu analysieren, um die Säuglinge nach Geschlecht und Alter zu klassifizieren.

Die Ergebnisse zeigen, dass es für Computeralgorithmen viel einfacher ist, das Alter eines Babys zu bestimmen, als das Geschlecht eines Babys anhand von Temperamentdaten während der ersten 48 Lebenswochen des Kindes zu entschlüsseln.

Sobald die Babys jedoch 48 Wochen alt waren, verbesserte sich die Geschlechterklassifizierung für die mehreren berücksichtigten Algorithmen, was darauf hindeutet, dass die geschlechtsspezifischen Unterschiede im Säuglingsalter um diese Zeit stärker akzentuiert werden.

Es deutet zumindest auf ein Bild hin, in dem sich das Temperament ab dem ersten Lebensjahr stärker nach Geschlecht zu differenzieren beginnt.

Maria Gartstein, Hauptautorin der Studie und Professorin für Psychologie an der Washington State University

Frühere Forschungen haben alters- und geschlechtsspezifische Temperamentunterschiede bei Babys untersucht, aber nur wenige Studien, wenn überhaupt, haben die beiden Variablen zusammen betrachtet.

Laut Gartstein liegt dies in erster Linie an der Schwierigkeit, dass ein einzelnes Labor genügend Daten über das Verhalten von Säuglingen sammelt, um ihre Ergebnisse statistisch zuverlässig und für ein ausreichend breites Segment der Bevölkerung relevant zu machen.

Um diese Herausforderung zu meistern, haben sie und ihre Kollegen sich an Wissenschaftler im ganzen Land gewandt, um die zwischen 2006 und 2019 gesammelten Daten aus Fragebögen zum Verhalten von Säuglingen zu sammeln.

Bei dem Fragebogen handelt es sich um einen Elternbericht zur Messung des Temperaments, bei dem die Eltern gebeten werden, die Häufigkeit von 191 verschiedenen Verhaltensweisen aufzuzeichnen, die ihr Kind in der vergangenen Woche im Alter von 3 bis 12 Monaten gezeigt hat. Diese Daten können dann verwendet werden, um Babys anhand von 14 verschiedenen Temperamentdimensionen wie Lächeln, Aktivitätsgrad, Wut / Frustration und Angst zu bewerten. Insgesamt sammelten Gartstein und Kollegen Daten für 2.298 Jungen und 2.093 Mädchen.

Für die Analyse verwendete Co-Autor Erich Seamon vom Institute for Modeling, Collaboration and Innovation der University of Idaho maschinelle Lernalgorithmen, um Säuglinge im Alter von 0 bis 24 Wochen, 24 bis 48 Wochen und älter entweder als männlich oder weiblich zu klassifizieren als 48 Wochen, basierend auf den Bewertungen für die 14 Temperamentsdimensionen. Die Genauigkeitsraten nahmen mit dem Alter zu und reichten von einem Tiefstwert von 38 % für die Altersgruppe eins bis zu 57 % für die Altersgruppe drei.

„Es war eine coole Gelegenheit, eine Art Demonstrationsstudie mit diesen maschinellen Lerntechniken durchzuführen, die wirklich große Datensätze erfordern und in der Forschung zur sozialen emotionalen Entwicklung nicht sehr verbreitet sind“, sagte Gartstein. “Es gab uns zum ersten Mal die Gelegenheit, wirklich zu berücksichtigen, inwieweit geschlechtsspezifische Unterschiede durch das Säuglingsalter beeinflusst werden.”

Die Ergebnisse der Analyse der Forscher zeigten, dass Angst das wichtigste Merkmal bei der Unterscheidung von Jungen und Mädchen für die jüngsten und mittleren Altersgruppen war. Als die Babys älter wurden, wurde die sinkende Reaktivität oder die Fähigkeit, sich schnell von Stresssituationen zu erholen, und die Annäherung, die eine größere Bereitschaft zeigte, Interaktionen zu initiieren und sich auf Menschen und Objekte einzulassen, einflussreicher.

Für die Säuglinge, die älter als 48 Wochen waren, war das Vergnügen mit geringer Intensität oder das Vergnügen an vertrauten ruhigen Aktivitäten wie dem Versteckspiel mit einem Elternteil die einflussreichste Variable bei der Unterscheidung zwischen Jungen und Mädchen. Insgesamt schnitten Mädchen bei Angst, sinkender Reaktivität und Freude mit geringer Intensität besser ab und Jungen bei der Annäherung besser.

Interessanterweise beeinträchtigten bestimmte Temperamentmerkmale die Genauigkeit der maschinellen Lernalgorithmen bei der Klassifizierung von Säuglingen nach Geschlecht, insbesondere Kuschelgefühl, Stimmreaktivität, Lächeln und Lachen in der jüngsten Altersgruppe und Lächeln, Lachen, Wahrnehmungsempfindlichkeit (z. B. das Erkennen sehr subtiler Veränderungen) und Aktivität in der ältesten Altersgruppe.

Obwohl eine Reihe von Faktoren zu den Ergebnissen der Forscher beitragen könnten, stimmt ihre Arbeit mit früheren Erkenntnissen überein, die zeigen, dass die Auswirkungen der Sozialisation im Alter von etwa einem Jahr wirklich einsetzen.

„Mütter verfolgen unterschiedliche Herangehensweisen an die Sozialisation ihrer Söhne und Töchter, und im Laufe der Zeit können solche Unterschiede zu unterschiedlichen Verläufen in Bezug auf das Temperament führen“, sagte Gartstein. “Speziell können Eltern Beziehungsorientierung für Töchter priorisieren, aber Kompetenz und Autonomie für Söhne.”

Für die Zukunft sagte Gartstein, der Plan sei, den maschinellen Lernansatz, den sie und ihre Mitarbeiter für die aktuelle Studie entwickelt haben, zu nutzen, um andere schwer zu beantwortende Fragen zur sozialen emotionalen Entwicklung bei Säuglingen zu untersuchen.

„Was mich im Moment wirklich interessiert, ist zu sehen, ob man Unterschiede in der Qualität der Pflege auf der Grundlage der kindlichen Gehirnaktivität vorhersagen kann“, sagte sie. „Die Analysemethode, die wir für diese Studie entwickelt haben, ist besonders leistungsfähig, wenn es um die Beantwortung von Fragen geht, die auf mehreren Eingabevariablen beruhen, um ein Klassifizierungsproblem zu lösen, hochwertige vs. minderwertige Pflege.“

Quelle:

Zeitschriftenreferenz:

Gartstein, MA, et al. (2022) Verwendung von maschinellem Lernen zum Verständnis der Alters- und Geschlechtsklassifikation basierend auf dem kindlichen Temperament. PLUS EINS. doi.org/10.1371/journal.pone.0266026.

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