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 抽象と導入 方法論 結果 議論と参照 抽象 早期介入のための革新的なデータ検出方法を必要とする、うつ病の適切なデータのグローバルレポートの増加に対処するソーシャルメディアは、ユーザ生成の投稿を通じてうつ病を特定するユニークな機会を提供します。 この体系的なレビューは、ソーシャルメディアでのうつ病の検出のための機械学習(ML)モデルを評価し、MLライフサイクル全体にわたって偏見と方法論的な課題に焦点を当てています。PubMed、IEEE Xplore、Google Scholarの検索は、Twitter(63.8%)および英語学者による関連研究(90%以上)の主な依存を発見しました。これらの研究は、米国とヨーロッパの将来のユーザーに 導入 世界保健機関(WHO, 2020)によると、うつ病とその他の精神保健状態は、世界中で264万人以上に影響を与える重要なグローバルな健康上の懸念として現れました。精神保健の問題の増加の普及は、効果的な検出と介入戦略の緊急の必要性を強調しています。うつ病の早期識別は、迅速な治療とより良い結果につながり、最終的に患者、その介護者、および医療システムへの負担を減らすことができます(Kessler et al., 2017)。 今日のデジタル時代では、Twitter、Facebook、Redditなどのソーシャルメディアプラットフォームは、何百万人もの人々の日常生活において中心的な役割を果たしています。これらのプラットフォームは、コミュニケーションを促進するだけでなく、個人が自分の思考、感情、精神状態を公開的に表現するための公共の場として機能します(Choudhury et al., 2013)。これらのプラットフォームの広範なユーザー生成コンテンツは、精神衛生研究のためのユニークな機会を提供し、言語パターンのリアルタイムの分析と行動の傾向を可能にし、他の場合にアクセスできない洞察を提供します(Guntuku et al., 2017)。 機械学習と深い学習の進歩は、大規模なデータセットを処理し分析する能力を大幅に向上させました これらのテクノロジーは、ソーシャルメディアで発見された複雑で微妙なデータを処理するのに特に適しているため、パターンを識別し、テキストおよび行動のヒントに基づいて予測を行うことができます。この能力は、研究者がソーシャルメディア活動に基づいて潜在的にリスクのある個人を識別できるモデルを開発することを可能にし、精神保健の早期介入に貢献するモデルを作成します(Shatte et al., 2019)。 ソーシャルメディアにおける精神衛生検出のための機械学習アプローチに関する歴史的研究概要 さまざまなアルゴリズム - 物流回帰やサポートベクトルマシンなどの伝統的な機械学習技術から、高度な深層学習モデルやコレクション方法に至るまで - は、ユーザー投稿を分類し、言語学的およびセマンティックな特徴に基づいて精神的健康状態を予測するために使用されています(De Choudhury et al., 2013; Yazdavar et al., 2020)。 この研究の最も一般的なアプローチの1つは、ユーザ生成コンテンツの感情のトーンを決定することを目指す感情分析です。投稿で表現されたポジティブ、ネガティブ、または中立的な感情を評価することにより、研究者は言語パターンをうつ病の指標と関連付けようとしています(Kumar et al., 2020)。 これらの有望な結果にもかかわらず、複数の課題は依然として存在する。第一に、多くの研究は、より広範な人口を代表しない可能性のある小型または均一なサンプルによる限られた一般化可能性に苦しんでいます。データ偏見は、特定の人口集団または言語コミュニティの過剰な代表性から生じる重要な懸念事項です(Olteanu et al., 2019)。また、強力なサンプル採取方法と標準化されたプロトコルの欠如は、発見の信頼性を妨げます。第三に、高度な機械学習モデルの不十分な利用と、サルカズムや文脈依存の意味などの複雑な言語的ニュアンスの不十分な取り扱いが、これらの検出努力の有効性をさらに制限します( 研究の欠陥と現在の研究の目標 個々の研究は、心理的健康検出のための機械学習アプリケーションに貴重な洞察を提供しているが、さまざまな研究における機械学習モデルの有効性を統合する包括的なレビューの欠如は依然として顕著である。議論されたように、現在の文献は、機械学習および深層学習アプリケーションのライフサイクル全体を通じて、サンプル化、データの前処理、モデル構築および評価を含む主要な方法論的課題に対処するためにしばしば不足している(Johnson et al., 2019)。 これらのギャップを解決するために、この研究は、ソーシャルメディア上のうつ病を検出するための既存の機械学習モデルを合成し、評価する体系的なレビューを実施することを目指しています。 1. サンプリング、データプレプロセス、モデル構築、フィンタリング、評価、および比較に存在する偏見に焦点を当てて機械学習と深層学習モデルの有効性を検討し、また、さまざまなソーシャルメディアプラットフォームにおけるモデルの一般化に関連する課題に焦点を当てましょう。 2. 精神衛生検出に特有の課題を含む方法論的課題を調査する – 例えば、抑うつポストが少数派であるクラス不均衡に対処し、否定を含む感情分析の前処理など。 さらに、モデル評価技術を改善し、言語やプラットフォーム特有の要因に関連するデータ偏見に対処するなど、より一般的な機械学習の課題も依然として存在する。 これらの偏見のほとんどは、実用的な課題から、または機械学習を精神衛生検出に適用するための標準化されたガイドラインの欠如から意図的に生じることを認識することが重要である。 これらの洞察は、早期介入の取り組みを改善し、より強力で一般化可能で倫理的に健全な機械学習アプリケーションの開発に貢献する戦略を伝えることを目的としています。 これらの目標に取り組むことによって、このレビューは、この分野内の現在の慣行と限界の包括的な理解を提供することを目指しています. 結果は、より強力で一般化可能で倫理的に健全な機械学習アプリケーションを開発するための将来の努力を導くことを目指しています. ソーシャルメディアのデータを使用して精神の健康を検出するために. 次のセクションでは、私たちはまず、研究を通じて使用される方法論とモデルを検討し、共通の偏見と限界の分析に続きます. 私たちは、この分野を進めるための最良の実践と推奨事項についての議論で終わります. 
 
 この論文は、CC BY 4.0 ライセンスの下で archiv で提供されています。 この論文は、CC BY 4.0 ライセンスの下で archiv で提供されています。

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