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 Abstraction et introduction Méthodologie Résultats Discussion et référence abstrait L'augmentation globale du rapport approprié de dépression nécessite des méthodes de détection de données innovantes pour une intervention précoce. Les médias sociaux offrent une occasion unique d'identifier la dépression à travers des messages générés par les utilisateurs. Cette revue systématique évalue les modèles d'apprentissage automatique (ML) pour la détection de dépression sur les médias sociaux, en mettant l'accent sur les préjugés et les défis méthodologiques tout au long du cycle de vie du ML. Une recherche par PubMed, IEEE Xplore et Google Scholar a permis d'identifier 47 études pertinentes publiées après 2010. La plupart des études portant sur les utilisateurs de l'outil d'équilibrage de préjugés (PROBAST) ont été utilis Introduction La dépression et d'autres conditions de santé mentale sont apparues comme des préoccupations de santé mondiales importantes, affectant plus de 264 millions de personnes dans le monde, selon l'Organisation mondiale de la santé (OMS, 2020). La prévalence croissante des problèmes de santé mentale souligne la nécessité urgente de stratégies de détection et d'intervention efficaces. l'identification précoce de la dépression peut conduire à un traitement opportun et à de meilleurs résultats, réduisant finalement le fardeau sur les patients, leurs soignants et les systèmes de santé (Kessler et al., 2017). Dans l’ère numérique d’aujourd’hui, les plateformes de médias sociaux telles que Twitter, Facebook et Reddit jouent un rôle central dans la vie quotidienne de millions de personnes. Ces plateformes facilitent non seulement la communication, mais servent également de lieux publics où les individus expriment ouvertement leurs pensées, leurs émotions et leurs états mentaux (Choudhury et al., 2013). Le vaste contenu généré par les utilisateurs sur ces plateformes offre une opportunité unique pour la recherche sur la santé mentale, permettant l’analyse en temps réel des modèles linguistiques et des tendances comportementales et fournissant des informations qui pourraient autrement être inaccessibles (Guntuku et al., 2017). Les progrès en matière d'apprentissage automatique et d'apprentissage profond ont considérablement amélioré la capacité de traiter et d'analyser des ensembles de données à grande échelle. Ces technologies sont particulièrement adaptées au traitement des données complexes et nuancées trouvées sur les médias sociaux, car elles peuvent identifier des schémas et faire des prédictions basées sur des indices textuels et comportementaux. Cette capacité les rend des outils précieux pour la détection de la santé mentale, permettant aux chercheurs de développer des modèles qui peuvent potentiellement identifier les individus à risque en fonction de leur activité sur les médias sociaux (Shatte et al., 2019). En utilisant des algorithmes capables d'apprendre des indices textuels Résumé des études historiques sur les approches de l'apprentissage automatique pour la détection de la santé mentale dans les médias sociaux Divers algorithmes – de techniques traditionnelles d’apprentissage automatique telles que la régression logistique et les machines vectorielles de support aux modèles avancés d’apprentissage profond et aux méthodes d’ensemble – ont été employés pour classer les messages des utilisateurs et prédire les conditions de santé mentale en fonction des caractéristiques linguistiques et sémantiques (De Choudhury et al., 2013; Yazdavar et al., 2020). En évaluant les sentiments positifs, négatifs ou neutres exprimés dans les messages, les chercheurs tentent de corréler les modèles de langage avec des indicateurs de dépression (Kumar et al., 2020). Par exemple, l'utilisation accrue de pronoms singuliers en première personne et de mots d'émotion négatives a été associée à des symptômes dépressifs (Rude et al., 2004). Malgré ces résultats prometteurs, de nombreux défis persistent. Premièrement, de nombreuses études souffrent d'une généralisation limitée en raison d'échantillons petits ou homogènes qui peuvent ne pas représenter la population plus large. Le biais des données est une préoccupation importante, découlant de la surreprésentation de certains groupes démographiques ou communautés linguistiques tout en sous-représentant d'autres (Olteanu et al., 2019). En outre, le manque de méthodes d'échantillonnage robustes et de protocoles normalisés empêche la fiabilité des résultats. Troisièmement, la sous-utilisation de modèles d'apprentissage automatique avancés, ainsi que le traitement insuffisant de nuances linguistiques complexes, telles que le sar Les lacunes de recherche et les objectifs de l'étude actuelle Bien que les études individuelles aient fourni des informations précieuses sur l'application de l'apprentissage automatique pour la détection de la santé mentale, il reste un manque notable d'examens complets qui consolident l'efficacité des modèles d'apprentissage automatique dans diverses études. Comme il a été discuté, la littérature actuelle manque souvent à aborder les défis méthodologiques clés tout au long du cycle de vie de l'apprentissage automatique et des applications d'apprentissage profond, y compris l'échantillonnage, le pré-traitement des données, la construction de modèles et l'évaluation (Johnson et al., 2019). Bien que les préjugés et les limitations aient été évalués au sein de Pour remédier à ces lacunes, cette étude vise à mener une revue systématique qui synthétise et évalue les modèles existants d’apprentissage automatique pour la détection de la dépression sur les médias sociaux. Examiner l’efficacité des modèles d’apprentissage automatique et d’apprentissage profond en mettant l’accent sur les biais présents dans l’échantillonnage, le pré-traitement des données, la construction de modèles, le fine-tuning, l’évaluation et la comparaison, ainsi que sur les défis associés à la généralisation des modèles sur différentes plateformes de médias sociaux. Explorez les défis méthodologiques, y compris ceux qui sont uniques à la détection de la santé mentale, tels que la gestion des déséquilibres de classe dans lesquels les postes dépressifs sont minoritaires et le pré-traitement pour l'analyse des sentiments impliquant des négations. En outre, les défis d'apprentissage automatique plus généraux, tels que l'amélioration des techniques d'évaluation des modèles et la résolution des préjugés de données liés aux facteurs linguistiques et spécifiques à la plateforme, persistent également. Il est important de reconnaître que la plupart de ces préjugés résultent involontairement, soit de défis pratiques, soit du manque de lignes directrices normalisées pour appliquer l'apprent Fournir des recommandations pour la recherche future afin d'améliorer la fiabilité et l'applicabilité des modèles d'apprentissage automatique dans la détection de la santé mentale.Ces informations visent à informer des stratégies qui améliorent les efforts d'intervention précoce et contribuent au développement d'applications d'apprentissage automatique plus robustes, généralisables et éthiques.En faisant cela, l'examen vise à fournir des orientations qui remplissent le fossé laissé par la pratique actuelle, où le manque de lignes directrices formelles a parfois conduit à la persistance de préjugés involontaires. En abordant ces objectifs, cette revue vise à fournir une compréhension complète des pratiques et des limites actuelles dans le domaine.Les résultats visent à guider les efforts futurs vers le développement d'applications d'apprentissage automatique plus robustes, généralisables et éthiquement solides pour la détection de la santé mentale à l'aide de données de médias sociaux. Dans les sections suivantes, nous examinerons d'abord les méthodologies et les modèles utilisés dans les études, suivies d'une analyse des préjugés et des limites communs. 
 
 Ce document est disponible sous licence CC BY 4.0. Ce document est disponible sous licence CC BY 4.0.

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