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 Abstract und Einführung Methodologie Ergebnisse Diskussion und Referenz Abstrakte Der zuverlässige Anstieg des globalen Berichts in Bezug auf die Depression erfordert innovative Datenerkennungsmethoden für den frühen Eingriff. Social Media bietet eine einzigartige Gelegenheit, Depressionen durch benutzergenerierte Beiträge zu identifizieren. Diese systematische Überprüfung bewertet maschinelle Lernmodelle (ML) für die Depressionerkennung in sozialen Medien, wobei sich auf Vorurteile und methodische Herausforderungen im gesamten ML-Lebenszyklus konzentriert. Eine Suche nach PubMed, IEEE Xplore und Google Scholar bietet eine überwiegende Abhängigkeit von Twitter (63.8%) und Englishlanguage-Inhalten (über 90%), wobei sich die meisten Studien auf zukünftige Benutzer aus den Vereinigten Staaten und Europa konzentrieren. Nicht-Wahrscheinlichke Einführung Laut der Weltgesundheitsorganisation (WHO, 2020) sind Depressionen und andere psychische Gesundheitszustände als bedeutende globale gesundheitliche Bedenken aufgetreten, die weltweit mehr als 264 Millionen Menschen betreffen.Die zunehmende Prävalenz von psychischen Gesundheitsproblemen unterstreicht die dringende Notwendigkeit für effektive Erkennung und Interventionsstrategien. Frühe Identifizierung von Depressionen kann zu rechtzeitiger Behandlung und besseren Ergebnissen führen, was letztendlich die Belastung für Patienten, deren Betreuer und Gesundheitssysteme reduziert (Kessler et al., 2017). In der heutigen digitalen Zeit spielen Social-Media-Plattformen wie Twitter, Facebook und Reddit eine zentrale Rolle im täglichen Leben von Millionen von Menschen. Diese Plattformen erleichtern nicht nur die Kommunikation, sondern dienen auch als öffentliche Plattformen, in denen Einzelpersonen ihre Gedanken, Emotionen und mentalen Zustände offen ausdrücken (Choudhury et al., 2013). Die umfangreichen Benutzergenerierten Inhalte auf diesen Plattformen bieten eine einzigartige Gelegenheit für die psychische Gesundheit Forschung, ermöglichen die Echtzeitanalyse von sprachlichen Mustern und Verhaltenstrends und bieten Einblicke, die sonst unzugänglich sein könnten (Guntuku et al., 2017). Die Fortschritte im maschinellen Lernen und tiefem Lernen haben die Fähigkeit erheblich verbessert, große Datensätze zu verarbeiten und zu analysieren. Diese Technologien eignen sich besonders gut zum Umgang mit den komplexen und nuancierten Daten, die auf sozialen Medien gefunden werden, da sie Muster identifizieren und Vorhersagen auf der Grundlage von Text- und Verhaltens-Tipps machen können. Diese Fähigkeit macht sie zu wertvollen Werkzeugen für die Erkennung der psychischen Gesundheit, wodurch Forscher Modelle entwickeln können, die potenziell gefährdete Personen basierend auf ihrer Aktivität in den sozialen Medien identifizieren können (Shatte et al., 2019). Durch die Nutzung von Algorithmen, die in der Lage sind, aus text- und Verhaltens-Tipps zu lernen, können Forscher Modelle entwickeln, Überblick über historische Studien über maschinelle Lernansätze zur Erkennung der psychischen Gesundheit in sozialen Medien Verschiedene Algorithmen – von traditionellen maschinellen Lerntechniken wie logistische Regression und Support-Vektormaschinen bis hin zu fortgeschrittenen Deep Learning-Modellen und Ensemblemethoden – wurden eingesetzt, um Benutzerbeiträge zu klassifizieren und psychische Erkrankungen basierend auf sprachlichen und semantischen Merkmalen vorherzusagen (De Choudhury et al., 2013; Yazdavar et al., 2020). Durch die Bewertung von positiven, negativen oder neutralen Gefühlen, die in Beiträgen ausgedrückt werden, versuchen Forscher, Sprachmuster mit Indikatoren für Depressionen zu korrelieren (Kumar et al., 2020). Zum Beispiel wurde die erhöhte Verwendung von Einzelpronomen und negativen Emotionswörtern in der ersten Person mit depressiven Symptomen assoziiert (Rude et al., 2004). Trotz dieser vielversprechenden Ergebnisse bleiben mehrere Herausforderungen bestehen. Erstens leiden viele Studien unter begrenzter Verallgemeinerbarkeit aufgrund kleiner oder homogener Proben, die möglicherweise nicht die breitere Bevölkerung repräsentieren. Datenbias ist ein erhebliches Anliegen, das sich aus der Überrepräsentation bestimmter demografischer Gruppen oder sprachlicher Gemeinschaften ergibt, während andere unterrepräsentiert werden (Olteanu et al., 2019). Darüber hinaus schränkt der Mangel an robusten Stichprobenmethoden und standardisierten Protokollen die Zuverlässigkeit der Ergebnisse. Drittens schränkt die Unternutzung fortgeschrittener maschineller Lernmodelle zusammen mit dem unzureichenden Umgang mit komplexen sprachlichen Nuancen, wie Sarkasmus oder kontext Forschungslücken und Ziele der aktuellen Studie Während einzelne Studien wertvolle Einblicke in die Anwendung des maschinellen Lernens für die Erkennung der psychischen Gesundheit geliefert haben, gibt es immer noch einen bemerkenswerten Mangel an umfassenden Überprüfungen, die die Wirksamkeit von maschinellen Lernmodellen in verschiedenen Studien konsolidieren. Wie diskutiert, fehlt die aktuelle Literatur oft bei der Bewältigung der wichtigsten methodischen Herausforderungen während des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens und der Deep Learning-Anwendungen, einschließlich Probenahme, Datenvorverarbeitung, Modellbau und Bewertung (Johnson et al., 2019). Obwohl Vorurteile und Einschränkungen innerhalb einiger einzelner Studien von ihren Autoren bewertet wurden, wurden ihre breiteren Auswirkungen auf alle Anwendungen von maschinellem Lernen und Deep Learning Um diese Lücken zu beheben, zielt diese Studie darauf ab, eine systematische Überprüfung durchzuführen, die bestehende Modelle des maschinellen Lernens zur Erkennung von Depressionen in sozialen Medien synthesiziert und bewertet. 1. Prüfen Sie die Wirksamkeit von maschinellem Lernen und Deep Learning-Modellen, indem Sie sich auf Vorurteile konzentrieren, die bei der Probenahme, der Datenvorverarbeitung, dem Modellbau, der Feinabstimmung, der Auswertung und dem Vergleich vorhanden sind, sowie auf die Herausforderungen, die mit der Modellierbarkeit auf verschiedenen Social-Media-Plattformen verbunden sind. 2. Erkunden Sie methodische Herausforderungen, einschließlich derjenigen, die für die Erkennung der psychischen Gesundheit einzigartig sind – wie die Bewältigung von Klassenungleichgewichten, bei denen depressive Beiträge die Minderheit sind, und die Vorbearbeitung für die Analyse von Gefühlen, die Negationen beinhalten. Darüber hinaus bestehen auch allgemeinere Herausforderungen beim maschinellen Lernen, wie die Verbesserung von Modellbewertungstechniken und die Bearbeitung von Datenvorurteilen im Zusammenhang mit sprach- und plattformspezifischen Faktoren. Es ist wichtig zu erkennen, dass die meisten dieser Vorurteile unbeabsichtigt entstehen, entweder aus praktischen Herausforderungen oder aus dem Mangel an standardisierten Leitlinien für die Anwendung von maschinellem Lernen auf die Erkennung der psychischen Gesundheit. 3. Bereitstellung von Empfehlungen für zukünftige Forschung, um die Zuverlässigkeit und Anwendbarkeit von Modellen des maschinellen Lernens bei der Erkennung der psychischen Gesundheit zu erhöhen.Diese Erkenntnisse zielen darauf ab, Strategien zu informieren, die die Anstrengungen zur frühzeitigen Intervention verbessern und zur Entwicklung robusterer, verallgemeinerter und ethisch vernünftiger Maschinellen Lernanwendungen beitragen. Die Ergebnisse zielen darauf ab, künftige Anstrengungen in Richtung der Entwicklung robusterer, verallgemeinerbarer und ethisch sinnvoller Machine-Learning-Anwendungen für die Erkennung der psychischen Gesundheit mithilfe von Social-Media-Daten zu leiten.In den folgenden Abschnitten werden wir zuerst die Methoden und Modelle untersuchen, die in Studien verwendet werden, gefolgt von einer Analyse gemeinsamer Vorurteile und Einschränkungen. 
 
 Dieses Dokument ist unter der Lizenz CC BY 4.0 verfügbar. Dieses Dokument ist unter der Lizenz CC BY 4.0 verfügbar.

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