
 
 
 
 
 
 
 
 
 Οι συγγραφείς: (1) Yuchen Cao, Κολλέγιο Επιστήμης Υπολογιστών Khoury, Πανεπιστήμιο Βορειοανατολικής Ευρώπης. (2) Jianglai Dai, Τμήμα EECS, Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνιας, Μπέρκλεϊ. (3) Zhongyan Wang, Κέντρο Επιστήμης Δεδομένων, Πανεπιστήμιο της Νέας Υόρκης. (4) Yeyubei Zhang, Σχολή Μηχανικών και Εφαρμοσμένων Επιστημών, Πανεπιστήμιο της Πενσυλβάνιας. (5) Xiaorui Shen, Κολλέγιο Υπολογιστών Khoury, Πανεπιστήμιο Βορειοανατολικού Πανεπιστημίου. (6) Yunchong Liu, Σχολή Μηχανικών και Εφαρμοσμένων Επιστημών, Πανεπιστήμιο της Πενσυλβάνιας. (7) Yexin Tian, Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Γεωργίας, Κολλέγιο Υπολογιστών. Authors: (1) Yuchen Cao, Κολλέγιο Επιστήμης Υπολογιστών Khoury, Πανεπιστήμιο Βορειοανατολικής Ευρώπης. (2) Jianglai Dai, Τμήμα EECS, Πανεπιστήμιο της Καλιφόρνιας, Μπέρκλεϊ. (3) Zhongyan Wang, Κέντρο Επιστήμης Δεδομένων, Πανεπιστήμιο της Νέας Υόρκης. (4) Yeyubei Zhang, Σχολή Μηχανικών και Εφαρμοσμένων Επιστημών, Πανεπιστήμιο της Πενσυλβάνιας. (5) Xiaorui Shen, Κολλέγιο Υπολογιστών Khoury, Πανεπιστήμιο Βορειοανατολικού Πανεπιστημίου. (6) Yunchong Liu, Σχολή Μηχανικών και Εφαρμοσμένων Επιστημών, Πανεπιστήμιο της Πενσυλβάνιας. (7) Yexin Tian, Ινστιτούτο Τεχνολογίας της Γεωργίας, Κολλέγιο Υπολογιστών. Το τραπέζι της Αριστεράς 
 
 
 
 
 abstract και εισαγωγή Μεθοδολογία Αποτελέσματα Συζήτηση και αναφορά ΑΠΑΣΧΟΛΗΣΗ Η αποτελεσματική αντιμετώπιση της παγκόσμιας αύξησης της κατάθλιψης απαιτεί καινοτόμες μεθόδους ανίχνευσης δεδομένων για έγκαιρη παρέμβαση. Τα μέσα κοινωνικής δικτύωσης παρέχουν μια μοναδική ευκαιρία για τον εντοπισμό της κατάθλιψης μέσω δημοσιεύσεων που παράγονται από χρήστες. Αυτή η συστηματική ανασκόπηση αξιολογεί μοντέλα μηχανικής μάθησης (ML) για ανίχνευση κατάθλιψης στα κοινωνικά μέσα, εστιάζοντας σε προκαταλήψεις και μεθοδολογικές προκλήσεις καθ 'όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής του ML. Υπάρχει μια κυρίαρχη εξάρτηση από το PubMed, το IEEE Xplore και το Google Scholar που εντοπίζει 47 σχετικές μελέτες που δημοσιεύθηκαν μετά το Εισαγωγή Η κατάθλιψη και άλλες καταστάσεις ψυχικής υγείας έχουν αναδειχθεί ως σημαντικές παγκόσμιες ανησυχίες για την υγεία, επηρεάζοντας πάνω από 264 εκατομμύρια ανθρώπους παγκοσμίως, σύμφωνα με τον Παγκόσμιο Οργανισμό Υγείας (ΠΟΥ, 2020). Η αυξανόμενη επικράτηση των προβλημάτων ψυχικής υγείας υπογραμμίζει την επείγουσα ανάγκη για αποτελεσματικές στρατηγικές ανίχνευσης και παρέμβασης. Στη σημερινή ψηφιακή εποχή, οι πλατφόρμες κοινωνικών μέσων όπως το Twitter, το Facebook και το Reddit διαδραματίζουν κεντρικό ρόλο στην καθημερινή ζωή εκατομμυρίων ανθρώπων. Αυτές οι πλατφόρμες όχι μόνο διευκολύνουν την επικοινωνία αλλά και χρησιμεύουν ως δημόσια μέσα όπου τα άτομα εκφράζουν ανοιχτά τις σκέψεις, τα συναισθήματα και τις ψυχικές τους καταστάσεις (Choudhury et al., 2013). Το εκτεταμένο περιεχόμενο που παράγει ο χρήστης σε αυτές τις πλατφόρμες παρέχει μια μοναδική ευκαιρία για έρευνα ψυχικής υγείας, επιτρέποντας την ανάλυση σε πραγματικό χρόνο γλωσσικών μοτίβων και τάσεων συμπεριφοράς και παρέχοντας πληροφορίες που διαφορετικά μπορεί να μην είναι προσβάσιμες (Guntuku Οι εξελίξεις στη μηχανική μάθηση και τη βαθιά μάθηση έχουν ενισχύσει σημαντικά την ικανότητα επεξεργασίας και ανάλυσης μεγάλης κλίμακας συνόλων δεδομένων. Οι τεχνολογίες αυτές είναι ιδιαίτερα κατάλληλες για τη διαχείριση των πολύπλοκων και αποχρωματισμένων δεδομένων που βρίσκονται στα κοινωνικά μέσα, καθώς μπορούν να προσδιορίσουν μοτίβα και να κάνουν προβλέψεις με βάση κείμενα και συμβουλές συμπεριφοράς. Αυτή η ικανότητα τους καθιστά πολύτιμα εργαλεία για την ανίχνευση της ψυχικής υγείας, επιτρέποντας στους ερευνητές να αναπτύξουν μοντέλα που μπορούν δυνητικά να εντοπίσουν άτομα σε κίνδυνο με βάση τη δραστηριότητα των κοινωνικών μέσων ενημέρωσης (Shatte et al., 2019). Επισκόπηση ιστορικών μελετών σχετικά με προσεγγίσεις μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση της ψυχικής υγείας στα κοινωνικά μέσα ενημέρωσης Ένας αυξανόμενος όγκος ερευνών έχει διερευνήσει την εφαρμογή τεχνικών μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση της κατάθλιψης μέσω της ανάλυσης των κοινωνικών μέσων μαζικής ενημέρωσης. Διάφοροι αλγόριθμοι - από τις παραδοσιακές τεχνικές μηχανικής μάθησης όπως η εφοδιαστική παλινδρόμηση και οι υποστηρικτικές μηχανές vector μέχρι τα προηγμένα μοντέλα βαθιάς μάθησης και τις μεθόδους σύνολου - έχουν χρησιμοποιηθεί για την ταξινόμηση των δημοσιεύσεων χρηστών και την πρόβλεψη συνθηκών ψυχικής υγείας με βάση γλωσσικά και σημασιολογικά χαρακτηριστικά (De Choudhury et al., 2013; Yazdavar et al., 2020). Με την αξιολόγηση των θετικών, αρνητικών ή ουδέτερων συναισθημάτων που εκφράζονται σε δημοσιεύσεις, οι ερευνητές προσπαθούν να συσχετίσουν τα μοτίβα γλώσσας με τους δείκτες της κατάθλιψης (Kumar et al., 2020). Για παράδειγμα, η αυξημένη χρήση του πρώτου προσώπου μοναδικών προθέσεων και αρνητικών συναισθηματικών λέξεων έχει συσχετιστεί με καταθλιπτικά συμπτώματα (Rude et al., 2004). Παρά αυτά τα πολλά υποσχόμενα αποτελέσματα, παραμένουν πολλαπλές προκλήσεις. Πρώτον, πολλές μελέτες υποφέρουν από περιορισμένη γενικευσιμότητα λόγω μικρών ή ομοιογενών δειγμάτων που μπορεί να μην αντιπροσωπεύουν τον ευρύτερο πληθυσμό. Η προκατάληψη των δεδομένων είναι μια σημαντική ανησυχία, που προκύπτει από την υπερεκπροσώπηση ορισμένων δημογραφικών ομάδων ή γλωσσικών κοινοτήτων ενώ υποεκπροσωπεί άλλους (Olteanu et al., 2019). Επιπλέον, η έλλειψη ισχυρών μεθόδων δειγματοληψίας και τυποποιημένων πρωτοκόλλων εμποδίζει την αξιοπιστία των ευρημάτων. Τρίτον, η υποχρησιμοποίηση προηγμένων μοντέλων μηχανικής μάθησης Ερευνητικά κενά και στόχοι της τρέχουσας μελέτης Ενώ μεμονωμένες μελέτες έχουν παράσχει πολύτιμες γνώσεις σχετικά με την εφαρμογή της μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση της ψυχικής υγείας, εξακολουθεί να υπάρχει μια αξιοσημείωτη έλλειψη ολοκληρωμένων αναθεωρήσεων που ενοποιούν την αποτελεσματικότητα των μοντέλων μηχανικής μάθησης σε διάφορες μελέτες. Όπως συζητήθηκε, η τρέχουσα βιβλιογραφία συχνά λείπει στην αντιμετώπιση βασικών μεθοδολογικών προκλήσεων καθ 'όλη τη διάρκεια του κύκλου ζωής της μηχανικής μάθησης και των εφαρμογών βαθιάς μάθησης, συμπεριλαμβανομένης της δειγματοληψίας, της προεπεξεργασίας δεδομένων, της κατασκευής μοντέλων και της αξιολόγησης (Johnson et al., 2019). Παρόλο που οι Για την αντιμετώπιση αυτών των κενών, η μελέτη αυτή στοχεύει στη διεξαγωγή συστηματικής ανασκόπησης που συνθέτει και αξιολογεί τα υπάρχοντα μοντέλα μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση της κατάθλιψης στα μέσα κοινωνικής δικτύωσης. Εξετάστε την αποτελεσματικότητα των μοντέλων μηχανικής μάθησης και βαθιάς μάθησης, εστιάζοντας στις παρεκκλίσεις που υπάρχουν στην δειγματοληψία, την προεπεξεργασία δεδομένων, την κατασκευή μοντέλων, τη λεπτομερή προσαρμογή, την αξιολόγηση και τη σύγκριση, καθώς και τις προκλήσεις που σχετίζονται με τη γενικευσιμότητα των μοντέλων σε διάφορες πλατφόρμες κοινωνικών μέσων. Εξερευνήστε τις μεθοδολογικές προκλήσεις, συμπεριλαμβανομένων εκείνων που είναι μοναδικές για την ανίχνευση της ψυχικής υγείας – όπως η αντιμετώπιση των ταξικών ανισορροπιών όπου οι καταθλιπτικές θέσεις είναι η μειονότητα και η προεπεξεργασία για ανάλυση συναισθημάτων που περιλαμβάνουν αρνήσεις. Επιπλέον, οι πιο γενικές προκλήσεις της μηχανικής μάθησης, όπως η βελτίωση των τεχνικών αξιολόγησης μοντέλων και η αντιμετώπιση των προκαταλήψεων δεδομένων που σχετίζονται με τη γλώσσα και τους συγκεκριμένους παράγοντες της πλατφόρμας, εξακολουθούν να υφίστανται. Παροχή συστάσεων για μελλοντική έρευνα για την ενίσχυση της αξιοπιστίας και της εφαρμογής των μοντέλων μηχανικής μάθησης στην ανίχνευση της ψυχικής υγείας.Αυτές οι γνώσεις αποσκοπούν στην ενημέρωση στρατηγικών που βελτιώνουν τις προσπάθειες έγκαιρης παρέμβασης και συμβάλλουν στην ανάπτυξη πιο ανθεκτικών, γενικευμένων και ηθικά ορθών εφαρμογών μηχανικής μάθησης. Με την αντιμετώπιση αυτών των στόχων, η παρούσα ανασκόπηση επιδιώκει να παρέχει μια ολοκληρωμένη κατανόηση των σημερινών πρακτικών και περιορισμών στον τομέα. Τα ευρήματα στοχεύουν να καθοδηγήσουν τις μελλοντικές προσπάθειες για την ανάπτυξη πιο ανθεκτικών, γενικευμένων και ηθικά ορθών εφαρμογών μηχανικής μάθησης για την ανίχνευση της ψυχικής υγείας χρησιμοποιώντας δεδομένα κοινωνικών μέσων. 
 
 Αυτό το έγγραφο είναι διαθέσιμο στο archiv υπό την άδεια CC BY 4.0. Αυτό το έγγραφο είναι Υπό την άδεια CC BY 4.0. Διαθέσιμο στα Αρχεία

Part of HackerNoon's growing list of open-source research papers, promoting free access to academic material.

MediaBias.TECH

We publish deeply researched (and often vastly underread) academic papers about our collective omnipresent media bias.

MediaBias's

Αυτός ο ήχος παράγεται στην αρχική γλώσσα της ιστορίας!

Πολύ μακρύ; Να διαβασω

Get Free Unlimited IP Geo Data With IPinfo Lite

Μπορείς να καταλάβεις πότε είσαι καταθλιπτικός;

About Author

ΣΧΟΛΙΑ

ΚΡΕΜΑΣΤΕ ΕΤΙΚΕΤΕΣ

ΑΥΤΟ ΤΟ ΑΡΘΡΟ ΠΑΡΟΥΣΙΑΣΤΗΚΕ ΣΤΟ

Related Stories

Refactoring 021 - Remove Dead Code

OpenAI Trustees Accused of Misusing Donor Funds

Elon Musk's Lawsuit Unveils OpenAI’s Complex Corporate Network

Musk Calls OpenAI’s Shift to For-Profit a ‘Long Con’ for Personal Gain

Refactoring 021 - Remove Dead Code

OpenAI Trustees Accused of Misusing Donor Funds

Elon Musk's Lawsuit Unveils OpenAI’s Complex Corporate Network

Musk Calls OpenAI’s Shift to For-Profit a ‘Long Con’ for Personal Gain

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps