Bias nan modèl aprantisaj machin pou deteksyon depresyon

Tables nan Lès Abstraksyon ak Entwodiksyon Metòd Rezilta Diskisyon ak referans Diskisyon Pwodwi medya sosyal yo te devlope kòm yon sous done rich kote moun eksprime panse yo ak emosyon yo, ofri yon opòtinite inik pou detekte pwoblèm sante mantal nan metòd òdinatè avanse. Machin aprantisaj ak modèl aprantisaj fondamantal kenbe pwomèt pou analiz sa a gwo, done estriktirasyon pou identifye modèl ki enpòtan pou depresyon. Revizyon sa a sistematik fèt yo evalye efikasite nan modèl sa yo nan detekte depresyon sou medya sosyal, konsantre sou identifye ak analize bias atravè sik la lavi ML. Rezilta nan konklizyon kle Revizyon nou an te dekouvri plizyè bias yo prensipal ak defi metodolojik ki afekte konfidansyalite a ak generalizability nan mak aprantisaj ak modèl aprantisaj fondamantal nan domèn sa a. Bias yo echantiyon te dekouvri akòz yon depans prensipal sou platfòm medya sosyal espesifik, espesyalman Twitter, ki te itilize nan 63.8% nan etid yo. Anplis de sa, pi fò etid yo konsantre sou kontni lang angle ak itilizatè soti nan rejyon geografik espesifik, prensipalman peyi Etazini ak Ewòp. Bias sa yo limite reprezantativite a nan konklizyon yo, paske yo pa retire divèsite a nan itilizatè medya sosyal mondyal yo. Nan preprocessing done yo, anpil etid manyen inapre Pwopriyete devlopman modèl yo te tou enpòtan. Pratik yo nan tuning hyperparamètre incoherent te observe, ak sèlman 27.7% nan etid yo sove hyperparamètre yo byen pou tout modèl yo. Anplis de sa, apeprè 17% nan etid yo pa pataje done yo adekvatman nan fòmasyon, validasyon, ak tès seri yo. Praktik sa yo ka mennen nan overfitting, diminye kapasite modèl yo jeneralize nan done nouvo. Kòm pou evalyasyon modèl, anpil etid yo depann anpil sou egzakite kòm metrik la evalyasyon prensipal la san yo pa rezoud echilibrasyon klas ki enpòtan nan yon seri done deteksyon depresyon. Pandan ke apeprè 74.5% nan etid yo te itilize metrik apwopriye pou done ki pa Fòs ak limit nan revizyon an Yon revizyon sistèm sa a se ekselan pou jaden konplè li yo, egzamine bias atravè sik lavi ML a, soti nan echantiyon nan rapò, nan deteksyon depresyon sou medya sosyal. Pa limite analiz la nan aspè spesifik, revizyon an ofri yon vèsyon holistik sou ki jan bias yo ka enfliyanse validite modèl la. Yon lòt fòs se apwòch metòdik estrikti, adhering nan direksyon yo etabli ak yon estrateji rechèch byen definye ak kritè enklizyon klè. Konsantre sou etid ki te pibliye apre 2010, li reflete dènye avanse nan ML ak DL aplikasyon pou sante mantal. Sèvi ak etabli zouti evalyasyon bias, espesyalman PROBAST, ajoute rigidite pa sistematikman evalyasyon bias atravè domèn metòdik kle. Anplis de sa, pwosesis la detaye ekstraksyon done nan revizyon an fasilite yon analiz estrikti, ki pèmèt identifye modèl ak bay rekòmandasyon aksyonable, tankou diversifye sous done ak amelyore transparans. Sepandan, revizyon an tou gen limit. Kòmanse baz done limit ak restriksyon an sèlman nan lang angle ka exclude entèlijans valè soti nan rechèch non angle, potansyèlman afekte generalizabilite a nan konklizyon yo. Konsantre sou etid yo dènye (post-2010) ta ka omwen travay ki gen enfliyanse anvan, pandan y ap heterogeneity nan konsepsyon etid an entèdi konpare dirèkteman ak elimine yon meta-analize quantitative. Anplis de sa, bias nan piblisite ta ka vire konklizyon yo nan rezilta pozitif, ak elimine literati grès vle di metòd yo apwopriye pa ta dwe konplètman pran. Finalman, pandan y ap konsèp etik te rekonèt, yon eksplorasyon pi profòb nan Limite sa yo suggère zòn pou amelyorasyon nan rechèch kap vini an, tankou agrandi baz baz baz ak kouvèti lang, ki gen ladan literati gri, ak fè yon meta-analize kote posib. Pa afekte zòn sa yo, etid kap vini an ka ogmante solidite a nan modèl ML pou deteksyon sante mantal ak bay yon konpreyansyon pi konplè, etik, ak mondyalman enpòtan nan jaden an. Implikasyon pou rechèch pwovens Premye, diversifye sous done atravè plizyè platfòm medya sosyal ak entegre lang ki pa angle ak rejyon sous-représente yo pral amelyore reprezantativite ak generalizability.. Ameliore metòd echantiyon nan deteksyon depresyon sou medya sosyal, rezoud echantiyon ki te identifye se esansyèl. Premye, diversifye sous done atravè plizyè platfòm medya sosyal ak entegre lang ki pa angle ak rejyon sous-représente yo pral amelyore reprezantativite ak generalizabilite.. Konbine echantiyon ki baze sou motè kle ak teknik echantiyon random ka ede diminye echantiyon seleksyon ak capture itilizatè ki pa ka eksplisitman rele depresyon men ekspoze konpòtman ki gen rapò. Nan etap la preprosesyon done, rechèchè yo ta Konsistans ak konplè ajisteman hyperparamètre atravè tout modèl se esansyèl pou asire konparezon egzak ak optimize pèfòmans modèl la. Praktik reparasyon done apwopriye, ki gen ladan lè l sèvi avèk validasyon ak tès seri yo, ta dwe aplike pou anpeche overfitting ak evalye modèl generalizability. Lè evalye modèl, rechèchè yo ta dwe priorite metrik ki konsidere echilib la klas, tankou presizyon, recall, F1 pousantaj, ak AUROC. Metrik sa yo bay yon evalyasyon plis balans nan pèfòmans modèl la ak yo pi enpòtan nan kontèks la detekte depresyon, kote minisipalite a se nan enterè prensipal. Konklizyon kòmantè Yon revizyon sistèm sa a rele limitasyon metodolojik enpòtan nan rechèch kounye a sou detekte depresyon atravè analiz medya sosyal lè l sèvi avèk machin aprantisaj ak modèl aprantisaj profond. Reyinyon nan limitasyon sa yo se enpòtan pou devlope plis egzak, serye, ak generalizable modèl ki ka efikasman identifye moun ki gen risk pou depresyon. Rechèch nan kap vini an ta dwe konsantre sou diversifye sous done, amelyore metòd echantiyon, amelyore pratik preprocessing done ak devlopman modèl, ak aplike metrik evalyasyon apwopriye pou asire evalyasyon balans ak vle di. Pa avanse apwòch metodolojik sa yo, rechèchè yo ka kontribye nan avanse a nan zouti deteksyon sante mantal ki se etikman bon ak efikas atravè popilasyon divès kalite ak platfòm. Avanse sa yo gen potansyèl nan fasilite estrateji envansyon anvan, finalman amelyore rezilta sante mantal nan yon skala mondyal. Anplis 1. Revize etid sou modèl aprantisaj machin pou deteksyon depresyon sou medya sosyal Referans nan: Agarwal, A. K., Mittal, J., Tran, A., Merchant, R., & Guntuku, S. C. (2023). Envestigasyon nan medya sosyal yo evalye medyasyon Emergency Medyasyon 'Emotional Benediksyon pandan COVID19. JAMA Netw Open, 6(5), e2312708. https://doi.org/10.1001/jamanetworkopen.2023.12708 Angskun, J., Tipprasert, S., & Angskun, T. (2022). Big done analiz sou rezo sosyal pou deteksyon depresyon tan reyèl. J Big done, 9(1), 69. https://doi.org/10.1186/s40537-022- 00622-2 Baghdadi, N. A., Malki, A., Magdy Balaha, H., AbdulAzeem, Y., Badawy, M., & Elhosseini, M. (2022). Yon apwòch optimisé nan aprantisaj dyab pou deteksyon suicide nan tweet Arabik. PeerJ Comput Sci, 8, e1070. https://doi.org/10.7717/peerj-cs.1070 Baird, A., Xia, Y., & Cheng, Y. (2022). Perceptions konsomatè nan telhealth pou sante mantal oswa abuse substans: yon analiz modélisasyon tèm ki baze sou Twitter. JAMIA Open, 5(2), ooac028. https://doi.org/10.1093/jamiaopen/ooac028 Beierle, F., Pryss, R., & Aizawa, A. (2023). Sentiments sou Sante Mental sou TwitterPred ak pandan COVID-19 Pandemic. Sante (Basel), 11(21). https://doi.org/10.3390/healthcare11212893 Bishop, C. M. (2006). rekonesans modèl ak aprantisaj machin. Springer. Deskripsyon pibliye http://www.loc.gov/catdir/enhancements/fy0818/2006922522-d.html Borba de Souza, V., Campos Nobre, J., & Becker, K. (2022). DAC Stacking: Yon Ensemble aprantisaj dyp pou klassifye ansyen, depresyon, ak komorbidite yo soti nan tèks Reddit. IEEE J Biomed Health Inform, 26(7), 3303-3311. https://doi.org/10.1109/JBHI.2022.3151589 Calvo, R. A., Milne, D. N., Hussain, M. S., & Christensen, H. (2017). pwosesis lang natirèl nan aplikasyon pou swen sante mantal lè l sèvi avèk tèks ki pa klinik. Jeni lang natirèl, 23(5), 649-685. https://doi.org/10.1017/S1351324916000383 Chandler, J., & Shapiro, D. (2016). Kòmanse rechèch klinik lè l sèvi avèk echantiyon Crowdsourced convenience. Annu Rev Clin Psychol, 12, 53-81. https://doi.org/10.1146/annurevclinpsy-021815-093623 Chandra, R., & Krishna, A. (2021). COVID-19 sante analiz atravè aprantisaj dyp pandan kwasans lan nan ka nouvo. PLoS Yon, 16(8), e0255615. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0255615 Chawla, N., Japkowicz, N., & Kołcz, A. (2004). Edikasyon: Special Issue sou aprantisaj soti nan nòt done ki pa balans. SIGKDD Explorations, 6, 1-6. https://doi.org/10.1145/1007730.1007733 Chen, L., Gong, T., Kosinski, M., Stillwell, D., & Davidson, R. L. (2017). Bati yon pwofil nan benefis subjective pou itilizatè medya sosyal. PLoS Yon, 12(11), e0187278. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0187278 Chiong, R., Budhi, G. S., Dhakal, S., & Chiong, F. (2021). Yon metòd ki baze sou tèks ki gen ladan deteksyon depresyon lè l sèvi avèk klassifye machin ak tèks medya sosyal. Comput Biol Med, 135, 104499. https://doi.org/10.1016/j.compbiomed.2021.104499 Claesen, M., & De Moor, B. (2015). Hyperparameter Rechèch nan aprantisaj machin. Danet, B., & Herring, S. C. (2007). Entènèt la plizyè lang: lang, kilti, ak kominikasyon sou entènèt. Das Swain, V., Ye, J., Ramesh, S. K., Mondal, A., Abowd, G. D., & De Choudhury, M. (2024). Sèvi ak medya sosyal yo prezante COVID-19-indui perturbasyon nan bon jan kalite mantal nan mitan elèv inivèsite: Modèlman etid. JMIR Fòm Res, 8, e52316. https://doi.org/10.2196/52316 Davis, B. D., McKnight, D. E., Teodorescu, D., Quan-Haase, A., Chunara, R., Fyshe, A., & Lizotte, D. J. (2020). Kuantifye lang ki gen rapò ak depresyon sou medya sosyal pandan pandemi COVID-19. Int J Popul Data Sci, 5(4), 1716. https://doi.org/10.23889/ijpds.v5i4.1716 de Anta, L., Alvarez-Mon, M. A., Ortega, M. A., Salazar, C., Donat-Vargas, C., SantomaVilaclara, J., Martin-Martinez, M., Lahera, G., Gutierrez-Rojas, L., Rodriguez-Jimenez, R., Quintero, J., & Alvarez-Mon, M. (2022). Zòn nan enpòtan ak konsèp sosyal nan antidepresan sou tweet angle: Yon etid klasifikasyon pwosesis lang natirèl. J Pers Med, 12(2). https://doi.org/10.3390/jpm12020155 De Choudhury, M., Counts, S., & Horvitz, E. (2013). Medya sosyal kòm yon zouti medye depresyon nan popilasyon yo. Pwosesis nan 5th Annual ACM Web Science Konferans, De Choudhury, M., Gamon, M., Counts, S., & Horvitz, E. (2013). prezante depresyon atravè medya sosyal. Konferans entènasyonal AAAI sou Web ak medya sosyal, Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2018). BERT: Pre-trenman nan Transformer Dyp Bidirectional pou Konpreyansyon Lang. https://arxiv.org/abs/1810.04805 Doan, S., Ritchart, A., Perry, N., Chaparro, J. D., & Conway, M. (2017). Ki jan ou #relax lè ou se #stressed? Yon analiz kontni ak etid infodemiology nan twèt ki gen rapò ak estrès. JMIR Sante Piblik Surveill, 3(2), e35. https://doi.org/10.2196/publichealth.5939 Fernández, A., García, S., Galar, M., Prati, R., Krawczyk, B., & Herrera, F. (2018). Aprann soti nan Done Imbalanse Sets. https://doi.org/10.1007/978-3-319-98074-4 Goodfellow, I., Bengio, Y., & Courville, A. (2016). Pwoteksyon nan fòmasyon. Guntuku, S. C., Schneider, R., Pelullo, A., Young, J., Wong, V., Ungar, L., Polsky, D., Volpp, K. G., & Merchant, R. (2019). Etudi ekspresyon nan solitid nan moun lè l sèvi avèk twitter: yon etid observatwa. BMJ Open, 9(11), e030355. https://doi.org/10.1136/bmjopen2019-030355 Guntuku, S. C., Yaden, D. B., Kern, M. L., Ungar, L. H., & Eichstaedt, J. C. (2017). Detekte depresyon ak maladi mantal sou medya sosyal: Yon revizyon entegre. Opinyon kounye a nan Psikoloji, 18, 43-49. https://doi.org/10.1016/j.copsyc.2017.07.005 Hargittai, E. (2015). Èske pi gwo toujou pi bon? Potansyèl bias nan done gwo ki soti nan sit rezo sosyal. Annals nan Akademi Ameriken an nan Syans Politik ak Sosyete, 659, 63-76. http://www.jstor.org/stable/24541849 Hastie, T., Friedman, J. H., & Tibshirani, R. (2009). Eleman yo nan aprantisaj estatistik: minasyon done, inferans, ak pratik. Springer. Li, H., & Garcia, E. A. (2009). Aprann soti nan done ki pa balans. IEEE tranzaksyon sou konesans ak enjenyè done, 21(9), 1263-1284. https://doi.org/10.1109/TKDE.2008.239 Helmy, A., Nassar, R., & Ramdan, N. (2024). Deteksyon depresyon pou itilizatè Twitter lè l sèvi avèk analiz sentiments nan tweet angle ak Arabik. Artif Intell Med, 147, 102716. https://doi.org/10.1016/j.artmed.2023.102716 Islam, M. R., Kabir, M. A., Ahmed, A., Kamal, A. R. M., Wang, H., & Ulhaq, A. (2018). Deteksyon depresyon soti nan done rezo sosyal lè l sèvi avèk teknik aprantisaj machin. Sante Inf Sci Syst, 6(1), 8. https://doi.org/10.1007/s13755-018-0046-0 Jamali, A. A., Berger, C., & Spiteri, R. J. (2023). Deteksyon momentan depresif santiman lè l sèvi avèk X (Twitter ansyen) Done: Kontekstual lang Approach. JMIR AI, 2, e49531. https://doi.org/10.2196/49531 Japkowicz, N. (2013). Mètrik evalyasyon pou aprantisaj ki pa balans. Enstiti a nan enjenyè elektrik ak elektwonik, Inc. https://doi.org/10.1002/9781118646106 Japkowicz, N., & Stephen, S. (2002). Problèm nan echilib la klas: Yon etid sistematik. Intell. Data Anal., 6, 429-449. https://doi.org/10.3233/IDA-2002-6504 Johnson, K. I., Andersson, G., & Carlbring, P. (2019). Sèvi ak entènèt la pou rezoud pwoblèm psikolojik: bon, mal, ak wo. Jeneral la entènasyonal nan rechèch anviwònman an ak swen sante piblik, 16(23), 4593. https://doi.org/10.3390/ijerph16234593 Kaur, H., Ahsaan, S. U., Alankar, B., & Chang, V. (2021). Yon pwopozisyon Analiz Sentiment Deep Learning Algoritm pou Analiz COVID-19 Tweets. Inf Syst Front, 23(6), 1417-1429. https://doi.org/10.1007/s10796-021-10135-7 Kavuluru, R., Williams, A. G., Ramos-Morales, M., Haye, L., Holaday, T., & Cerel, J. (2016). Classification of Helpful Comments on Online Suicide Watch Forums. ACM BCB, 2016, 32-40. https://doi.org/10.1145/2975167.2975170 Kelley, S. W., Mhaonaigh, C. N., Burke, L., Whelan, R., & Gillan, C. M. (2022). Machin aprantisaj nan lè l sèvi avèk lang sou Twitter revele pwovizyon ti ak pa espesifik. NPJ Digit Med, 5(1), 35. https://doi.org/10.1038/s41746-022-00576-y Kessler, R. C. B., P.; Demler, O.; Jin, R.; Walters, E. E. (2005). Prevalans lavi ak laj distribisyon yo nan maladi DSM-IV nan Replika National Komorbidity Survey. Archives nan Psikiyatri Jeneral, 62(6), 593-602. https://doi.org/10.1001/archpsyc.62.6.593 Khandelwal, A., & Sawant, S. (2020). NegBERT: Yon apwòch aprantisaj transfè pou deteksyon negasyon ak rezolisyon domèn. Pwosesis nan twazyèm konferans Resous lang ak evalyasyon (LREC 2020), Kim, J., Lee, J., Park, E., & Han, J. (2020). Yon modèl aprantisaj debaz pou detekte maladi mantal soti nan kontni itilizatè sou medya sosyal. Sci Rep, 10(1), 11846. https://doi.org/10.1038/s41598- 020-68764-y Levanti, D., Monastero, R. N., Zamani, M., Eichstaedt, J. C., Giorgi, S., Schwartz, H. A., & Meliker, J. R. (2023). Depresyon ak Anjè sou Twitter pandan Peryòd la COVID-19 rete-nan kay la nan 7 gwo vil US. AJPM Fòs, 2(1), 100062. https://doi.org/10.1016/j.focus.2022.100062 Li, Y., Cai, M., Qin, S., & Lu, X. (2020). Deteksyon nan emosyon depresif ak analiz konpòtman nan gason ki fè sèks ak gason atravè medya sosyal. Front Psychiatry, 11, 830. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2020.00830 Low, D. M., Rumker, L., Talkar, T., Torous, J., Cecchi, G., & Ghosh, S. (2020). pwosesis lang natirèl revele gwoup sipò swen sante mantal ak ogmante anjè sante sou Reddit pandan COVID-19: etid observatwa. J Med Internet Res, 22(10), e22635. https://doi.org/10.2196/22635 Morstatter, F. P., Jürgen; Liu, Huan; Carley, Kathleen M. (2013). Èske echantiyon an se byen ase? Konpare done yo soti nan Twitter a streaming API ak Twitter a firehose 7th entènasyonal AAAI Konferans sou Weblogs ak medya sosyal, ICWSM 2013, http://www.scopus.com/inward/record.url?scp=84892704954&partnerID=8YFLogxK Pwodwi pou Telefòn: https://info.deeplearning.ai/machine-learningyearning-book Ng, Q. X., Lim, Y. L., Ong, C., New, S., Fam, J., & Liew, T. M. (2024). Hype oswa espere? Ketamine pou tretman an nan depresyon: rezilta nan aplikasyon an nan aprantisaj dyab nan pòs Twitter soti nan 2010 nan 2023. Front Psikiyatrik, 15, 1369727. https://doi.org/10.3389/fpsyt.2024.1369727 Obagbuwa, I. C., Danster, S., & Chibaya, O. C. (2023). Modèl aprantisaj machin sipòte pou analiz sentiman depresyon. Front Artif Intell, 6, 1230649. https://doi.org/10.3389/frai.2023.1230649 Olteanu, A., Castillo, C., Diaz, F., & Kiciman, E. (2019). Done sosyal: Biases, Metodoloji Pitfalls, ak Limite etik. Front Big Done, 2, 13. https://doi.org/10.3389/fdata.2019.00013 Ophir, Y., Tikochinski, R., Asterhan, C. S. C., Sisso, I., & Reichart, R. (2020). Yo nan rezo neryèl detekte risk suicide soti nan pòs tèks facebook. Sci Rep, 10(1), 16685. https://doi.org/10.1038/s41598-020-73917-0 Organize, W. H. (2020). Depresyon https://www.who.int/news-room/factsheets/detail/depresyon Owen, D., Antypas, D., Hassoulas, A., Pardinas, A. F., Espinosa-Anke, L., & Collados, J. C. (2023). Pèmèt entèvyou envantè sante pa detekte depresyon nan itilizatè yo nan foròm WebBased lè l sèvi avèk modèl lang: Analiz longitudinal ak evalyasyon. JMIR AI, 2, e41205. https://doi.org/10.2196/41205 Owen, D., Antypas, D., Hassoulas, A., Pardinas, A. F., Espinosa-Anke, L., & Collados, J. C. (2023). Pèmèt entèvyou envantè sante pa detekte depresyon nan itilizatè yo nan foròm WebBased lè l sèvi avèk modèl lang: Analiz longitudinal ak evalyasyon. JMIR AI, 2, e41205. https://doi.org/10.2196/41205 ak done tan reyèl ak aprantisaj machin. Npj Ment Sante Res, 3(1), 3. https://doi.org/10.1038/s44184-023-00045-8 Prieto, V. M., Matos, S., Alvarez, M., Cacheda, F., & Oliveira, J. L. (2014). Twitter: yon bon kote yo detekte kondisyon sante. PLoS Yon, 9(1), e86191. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0086191 Probst, P., Boulesteix, A.-L., & Bischl, B. (2019). Tunability: Enpòtan nan hyperparamètres nan algorithms aprantisaj machin. Journal of Machine Learning Rechèch, 20(53), 1-32. Roy, A., Nikolitch, K., McGinn, R., Jinah, S., Klement, W., & Kaminsky, Z. A. (2020). Yon apwòch aprantisaj machin prezante risk pwochen pou lide suïcida soti nan done medya sosyal. NPJ Digit Med, 3, 78. https://doi.org/10.1038/s41746-020-0287-6 Rude, S., Gortner, E.-M., & Pennebaker, J. (2004). Sèvi ak lang nan elèv kolèj depresyon ak depresyon-vulnerab. Kognisyon & Emotion, 18(8), 1121-1133. https://doi.org/10.1080/02699930441000030 Saha, K., Yousuf, A., Boyd, R. L., Pennebaker, J. W., & De Choudhury, M. (2022). Diskisyon medya sosyal prezante konsiltasyon sante sou kampus kolèj. Sci Rep, 12(1), 123. https://doi.org/10.1038/s41598-021-03423-4 Shatte, A. B. R., Hutchinson, D. M., Fuller-Tyszkiewicz, M., & Teague, S. J. (2020). Marker medya sosyal pou identifye papye ki gen risk pou depresyon postpartum: Yon apwòch aprantisaj machin. Cyberpsychol Behav Soc Netw, 23(9), 611-618. https://doi.org/10.1089/cyber.2019.0746 Shatte, A. B. R., Hutchinson, D. M., & Teague, S. J. (2019). Machin aprantisaj nan sante mantal: Yon revizyon domèn nan metòd ak aplikasyon. Psikolojik Medsin, 49(9), 1426-1448. https://doi.org/10.1017/S0033291719000151 Singh, A., & Singh, J. (2022). Synthesis nan ekspresyon afiktif ak entèlijans atifisyèl pou detekte maladi mantal nan kominote sou entènèt. Int J Ment Sante Addict, 1-26. https://doi.org/10.1007/s11469-022-00966-z Sun, B., Zhang, Y., Li, J., Xiao, Y., & Xiao, R. (2019). Yon rezo otomatik dyagnostik lè l sèvi avèk twou san danje-robust adjustabilite domèn diskriminasyon pou evalye gravite a nan depresyon. Pwogram Metòd òdinatè Biomed, 173, 185-195. https://doi.org/10.1016/j.cmpb.2019.01.006 pnarekha, H., Nayak, J., Behera, H. S., Dash, P. B., & Pelusi, D. (2023). Yon apwòch aprantisaj enteresan ki baze sou algorithm firefly pou analiz senti nan tweets COVID-19. Math Biosci Eng, 20(2), 2382-2407. https://doi.org/10.3934/mbe.2023112 Thorstad, R., & Wolff, P. (2019). prezante pwochen maladi mantal soti nan medya sosyal: Yon apwòch gwo done. Behav Res Metòd, 51(4), 1586-1600. https://doi.org/10.3758/s13428-019- 01235-z Trifan, A., Semeraro, D., Drake, J., Bukowski, R., & Oliveira, J. L. (2020). Mining medya sosyal pou pratik depresyon postpartum. Stud Sante Technol Inform, 270, 1391-1392. https://doi.org/10.3233/SHTI200457 Ueda, M., Watanabe, K., & Sueki, H. (2023). Correction: Emosyonèl Deskripsyon pandan COVID-19 pa Kondisyon Sante Mental ak Ekonomik Vulnerability: Analiz retrospektif nan Survey-ki gen rapò ak done Twitter ak yon Algorithm Semisupervised Machine Learning. J Med Internet Res, 25, e47549. https://doi.org/10.2196/47549 Wolff, R. F., Moons, K. G. M., Riley, R. D., Whiting, P. F., Westwood, M., Collins, G. S., Reitsma, J. B., Kleijnen, J., Mallett, S., & Gwoup, P. (2019). PROBAST: Yon zouti pou evalye risk la nan bias ak aplikablite nan etid modèl pratik. Annals nan medikaman enteryè, 170(1), 51-58. https://doi.org/https://doi.org/10.7326/M18-1376 Wolff, R. F., Moons, K. G. M., Riley, R. D., Whiting, P. F., Westwood, M., Collins, G. S., Reitsma, J. B., Kleijnen, J., Mallett, S., & Gwoup, P. (2019). PROBAST: Yon zouti pou evalye risk la nan bias ak aplikablite nan etid modèl pratik. Annals nan medikaman enteryè, 170(1), 51-58. https://doi.org/https://doi.org/10.7326/M18-1376 Wongkoblap, A., Vadillo, M. A., & Curcin, V. (2021). Deep Learning ak Anaphora Rezolisyon pou deteksyon tweeters ak depresyon: Algoritm Devlopman ak Validasyon etid. JMIR Ment Sante, 8(8), e19824. https://doi.org/10.2196/19824 Yang, L., & Shami, A. (2020). Sou optimize hyperparameter nan algorithms aprantisaj machin: Teyori ak pratik. Neurocomputing, 415, 295-316. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/j.neucom.2020.07.061 Yao, H., Rashidian, S., Dong, X., Duanmu, H., Rosenthal, R. N., & Wang, F. (2020). Deteksyon nan sinisite nan mitan itilizatè Opioid sou Reddit: Machine Learning-Based Approach. J Med Internet Res, 22(11), e15293. https://doi.org/10.2196/15293 Yazdavar, A. H., Al-Olimat, H. S., Ebrahimi, M., Bajaj, G., Banerjee, T., Thirunarayan, K., Pathak, J., & Sheth, A. (2017). Semi-supervise Approach nan Monitoring Klinik Simptom depresyon nan medya sosyal. Proc IEEE ACM Int Conf Adv Soc Netw Anal Min, 2017, 1191-1198. https://doi.org/10.1145/3110025.3123028 Yazdavar, A. H., Mahdavinejad, M. S., Bajaj, G., Romine, W., Sheth, A., Monadjemi, A. H., Thirunarayan, K., Meddar, J. M., Myers, A., Pathak, J., & Hitzler, P. (2020). Multimodal analiz sante mantal nan medya sosyal. PLoS Yon, 15(4). https://doi.org/10.1371/journal.pone.0226248 Yin, Z., Fabbri, D., Rosenbloom, S. T., & Malin, B. (2015). Yon Framework Scalable pou detekte Mentirans Sante Pèsonèl sou Twitter. J Med Internet Res, 17(6), e138. https://doi.org/10.2196/jmir.4305 Zhou, T. H., Hu, G. L., & Wang, L. (2019). Metòd pou identifye maladi psikolojik ki baze sou pèspeksyon emosyon sou rezo sosyal. Int J Environ Res Sante Piblik, 16(6). https://doi.org/10.3390/ijerph16060953 Zogan, H., Razzak, I., Wang, X., Jameel, S., & Xu, G. (2022). Deteksyon depresyon eksplike ak karakteristik plizyè aspè lè l sèvi avèk yon modèl hibrid aprantisaj fondamantal sou medya sosyal. World Wide Web, 25(1), 281-304. https://doi.org/10.1007/s11280-021-00992-2 Autè yo: (1) Yuchen Cao, Khoury kolèj nan syans òdinatè, Northeastern University; (2) Jianglai Dai, Departman nan EECS, University of California, Berkeley; (3) Zhongyan Wang, Sant pou Syans Done, Inivèsite New York; (4) Yeyubei Zhang, Lekòl la nan Enjenyè ak Syans Aplikasyon, University of Pennsylvania; (5) Xiaorui Shen, Khoury kolèj nan syans òdinatè, Northeastern University; (6) Yunchong Liu, Lekòl la nan Enjenyè ak Syans Aplikasyon, University of Pennsylvania; (7) Yexin Tian, Georgia Enstiti Teknoloji, College of Computing. Authors: (1) Yuchen Cao, Khoury kolèj nan syans òdinatè, Northeastern University; (2) Jianglai Dai, Departman nan EECS, University of California, Berkeley; (3) Zhongyan Wang, Sant pou Syans Done, Inivèsite New York; (4) Yeyubei Zhang, Lekòl la nan Enjenyè ak Syans Aplikasyon, University of Pennsylvania; (5) Xiaorui Shen, Khoury kolèj nan syans òdinatè, Northeastern University; (6) Yunchong Liu, Lekòl la nan Enjenyè ak Syans Aplikasyon, University of Pennsylvania; (7) Yexin Tian, Georgia Enstiti Teknoloji, College of Computing. Dokiman sa a se disponib sou archiv anba CC BY 4.0 lisans. Dokiman sa a se disponib sou archiv anba CC BY 4.0 lisans.