
 
 
 
 
 
 
 
 
 Waandishi wa: (1) Yuchen Cao, chuo kikuu cha kompyuta cha Khoury, Chuo Kikuu cha Northeastern; (2) Jianglai Dai, Idara ya EECS, Chuo Kikuu cha California, Berkeley; (3) Zhongyan Wang, Kituo cha Sayansi ya Data, Chuo Kikuu cha New York; (4) Yeyubei Zhang, Shule ya Uhandisi na Sayansi ya Mafunzo, Chuo Kikuu cha Pennsylvania; (5) Xiaorui Shen, Chuo Kikuu cha Khoury cha Sayansi ya Kompyuta, Chuo Kikuu cha Northeastern; (6) Yunchong Liu, Shule ya Uhandisi na Sayansi ya Mafunzo, Chuo Kikuu cha Pennsylvania; (7) Yexin Tian, Taasisi ya Teknolojia ya Georgia, Chuo Kikuu cha Kompyuta. Authors: (1) Yuchen Cao, chuo kikuu cha kompyuta cha Khoury, Chuo Kikuu cha Northeastern; (2) Jianglai Dai, Idara ya EECS, Chuo Kikuu cha California, Berkeley; (3) Zhongyan Wang, Kituo cha Sayansi ya Data, Chuo Kikuu cha New York; (4) Yeyubei Zhang, Shule ya Uhandisi na Sayansi ya Mafunzo, Chuo Kikuu cha Pennsylvania; (5) Xiaorui Shen, Chuo Kikuu cha Khoury cha Sayansi ya Kompyuta, Chuo Kikuu cha Northeastern; (6) Yunchong Liu, Shule ya Uhandisi na Sayansi ya Mafunzo, Chuo Kikuu cha Pennsylvania; (7) Yexin Tian, Taasisi ya Teknolojia ya Georgia, Chuo Kikuu cha Kompyuta. Orodha ya kulia 
 
 
 
 
 Abstract na Utangulizi Njia ya Matokeo ya Mazungumzo na Maelezo Abstract ya Ripoti hii ya utaratibu inathmini mifano ya ujuzi wa mashine (ML) kwa ajili ya uchunguzi wa uwezekano katika vyombo vya habari vya kijamii, kuzingatia vipengele na changamoto za mbinu katika mzunguko wa maisha ya ML. Utafiti wa PubMed, IEEE Xplore, na Google Scholar inatoa fursa ya kipekee ya kutambua unyogovu kupitia machapisho yaliyotengenezwa na mtumiaji. Utafiti huu wa utaratibu unathmini mifano ya ujuzi wa mashine (ML) kwa ajili ya uchunguzi wa uwezekano wa unyogovu kwenye vyombo vya habari vya kijamii, kuzingatia vipengele muhimu na changamoto za mbinu katika mzunguko wa maisha ya ML. Kuna utegemezi mkubwa wa Twitter (63.8%) na maudhui ya lugha ya Kiingereza (hata 90% Maelezo ya Ugonjwa wa unyogovu na hali nyingine za afya ya akili umeonekana kama wasiwasi mkubwa wa afya duniani, ambao unaathiri zaidi ya watu milioni 264 duniani kote, kulingana na Shirika la Afya Duniani (WHO, 2020). Kuongezeka kwa ugonjwa wa afya ya akili unaonyesha haja ya haraka ya mikakati ya kutambua na kuingilia. Utambulisho wa mapema wa unyogovu unaweza kusababisha matibabu ya wakati na matokeo mazuri, hatimaye kupunguza uzito kwa wagonjwa, wafanyakazi wao, na mifumo ya afya (Kessler et al., 2017). Katika enzi ya digital ya leo, jukwaa la vyombo vya habari vya kijamii kama Twitter, Facebook, na Reddit hucheza jukumu muhimu katika maisha ya kila siku ya mamilioni ya watu. jukwaa hili si tu kuwezesha mawasiliano lakini pia inafanya kazi kama vyombo vya habari vya umma ambapo watu hutoa mawazo yao, hisia, na hali ya akili (Choudhury et al., 2013). Maudhui makubwa ya mtumiaji yaliyotengenezwa kwenye jukwaa hili hutoa fursa ya kipekee kwa utafiti wa afya ya akili, kuwezesha uchambuzi wa wakati halisi wa mifano ya lugha na mwenendo, na kutoa ufahamu ambao inaweza kuwa haipatikani (Guntuku et al., 2017). Maendeleo katika ujuzi wa mashine na ujuzi wa kina wameongeza kwa kiasi kikubwa uwezo wa usindikaji na uchambuzi wa seti kubwa za data. Teknolojia hizi zinafaa hasa kwa usindikaji wa data ngumu na nyembamba zilizopatikana kwenye vyombo vya habari vya kijamii, kwa sababu zinaweza kutambua mifano na kufanya utabiri kulingana na vidokezo vya maandishi na tabia. Uwezo huu hufanya kuwa zana muhimu za uchunguzi wa afya ya akili, kuruhusu watafiti kuendeleza mifano ambayo inaweza kutambua watu walio hatari kulingana na shughuli zao za vyombo vya habari vya kijamii (Shatte et al., 2019). Kwa kutumia algorithms uwezo wa kujifunza kutoka kwa vidokezo vya maandishi na tabia, watafiti wanaweza kuendeleza mifano ambayo husaidia juhudi za mapema katika huduma za afya ya Ufuatiliaji wa Utafiti wa kihistoria juu ya mbinu za kujifunza mashine kwa Utambulisho wa Afya ya Akili katika Mitandao ya Jamii Utafiti unaoongezeka umekuwa ufuatiliaji wa matumizi ya mbinu za kujifunza mashine ili kugundua unyogovu kupitia uchambuzi wa vyombo vya habari vya kijamii. algorithms mbalimbali - kutoka kwa mbinu za kujifunza mashine za jadi kama vile ufuatiliaji wa mawasiliano na mashine za vektor ya msaada hadi mifano ya kujifunza kina na mbinu za pamoja - zimekuwa zimechukuliwa ili kuagiza machapisho ya mtumiaji na kutabiri hali ya afya ya akili kulingana na sifa za lugha na semantic (De Choudhury et al., 2013; Yazdavar et al., 2020). jukwaa kama Twitter, Facebook, na Reddit hutumiwa mara nyingi kutokana na misingi yao kubwa ya watumiaji na upatikanaji wa umma wa data. Moja ya mbinu za kawaida katika utafiti huu ni pamoja na uchambuzi wa hisia, ambayo ina lengo la kuamua toni ya hisia ya maudhui yaliyotengenezwa na mtumiaji. Kwa kutathmini hisia chanya, hasi, au isiyo ya kipekee zinazojulikana katika machapisho, watafiti kujaribu kulinganisha mifano ya lugha na viashiria vya unyogovu (Kumar et al., 2020). Kwa mfano, matumizi ya kuongezeka ya maneno ya kwanza ya mtu na maneno ya hisia mbaya yamehusishwa na dalili za unyogovu (Rude et al., 2004). Pamoja na matokeo haya ya matumaini, changamoto nyingi zinaendelea. Kwanza, masomo mengi yanakabiliwa na uvumbuzi mdogo kwa sababu ya sampuli ndogo au za homogeneous ambazo zinaweza kuwakilisha idadi kubwa ya watu. Ukiukwaji wa data ni wasiwasi mkubwa, unaotokana na uwakilishi wa juu wa makundi fulani ya idadi ya watu au jamii za lugha wakati wa kuwakilisha wengine (Olteanu et al., 2019). Zaidi ya hayo, ukosefu wa mbinu za sampuli zenye nguvu na protocols za kiwango huzuia uaminifu wa matokeo. Tatu, matumizi ya chini ya mifano ya kujifunza mashine ya juu, pamoja na usindikaji wa kutosha wa nuances ngumu za lugha, kama vile sarcasm au maana zinazohusiana na mazingira, huzuia zaidi ufanisi wa juhudi hizi Matatizo na malengo ya utafiti wa sasa Ingawa masomo binafsi yamewapa ufahamu muhimu juu ya maombi ya kujifunza mashine kwa uchunguzi wa afya ya akili, bado kuna ukosefu wa mapitio ya kina ambayo yanaimarisha ufanisi wa mifano ya kujifunza mashine katika masomo mbalimbali. Kama ilivyojadiliwa, maandiko ya sasa mara nyingi hupungua katika kukabiliana na changamoto muhimu za mbinu katika mzunguko wa maisha wa kujifunza mashine na maombi ya kujifunza kina, ikiwa ni pamoja na sampuli, usindikaji wa data, ujenzi wa mifano, na tathmini (Johnson et al., 2019). Ingawa vipaji na vikwazo vimetathminiwa ndani ya baadhi ya masomo ya kibinafsi na waandishi wao, madhara yao makubwa katika maombi yote ya masomo ya mashine na mbinu za kujifunza kinachojulikana katika uchunguzi Ili kukabiliana na upungufu huu, utafiti huu unalenga kuendesha uchunguzi wa utaratibu ambao unachanganya na kutathmini mifano iliyopo ya kujifunza mashine ya kugundua unyogovu kwenye vyombo vya habari vya kijamii. Angalia ufanisi wa masomo ya kujifunza mashine na mifano ya kujifunza kina kwa kuzingatia makosa yaliyopo katika sampuli, kabla ya usindikaji wa data, ujenzi wa mfano, fine-tuning, tathmini, na kulinganisha, pamoja na changamoto zinazohusiana na uzalishaji wa mifano katika majukwaa tofauti ya vyombo vya habari vya kijamii. 2. Kuchunguza changamoto za mbinu, ikiwa ni pamoja na yale ya kipekee kwa uchambuzi wa afya ya akili—kama vile kushughulikia usawa wa darasa ambapo posts za unyogovu ni wachache na preprocessing kwa uchambuzi wa hisia zinazohusiana na kukataa. Zaidi ya hayo, changamoto za jumla zaidi za kujifunza mashine, kama vile kuboresha mbinu za tathmini ya mifano na kukabiliana na udanganyifu wa data kuhusiana na lugha na sababu za jukwaa maalum, pia zinaendelea. Ni muhimu kutambua kwamba wengi wa udanganyifu huu hutokea bila nia, au kutokana na changamoto za vitendo au kutokana na ukosefu wa maelekezo ya kiwango cha kutumika kwa kujifunza mashine kwa uchambuzi wa afya ya akili. Kwa kukabiliana na vikwazo hivi, tathmini 3. Kutoa mapendekezo kwa ajili ya utafiti wa baadaye ili kuongeza uaminifu na ufanisi wa mifano ya kujifunza mashine katika uchunguzi wa afya ya akili. Maoni haya ni lengo la kutoa taarifa ya mikakati ambayo inaboresha juhudi za kuingilia mapema na kusaidia maendeleo ya maombi ya kujifunza mashine yenye nguvu, ya kawaida, na ya kimaadili. Kwa kufanya hivyo, tathmini hiyo ina lengo la kutoa mwongozo ambao hujaza upungufu uliopo na mazoea ya sasa, ambapo ukosefu wa maelekezo rasmi wakati mwingine imesababisha uvumilivu usio na nia. Kwa kukabiliana na malengo haya, mtihani huu unatafuta kutoa ufahamu kamili wa mazoezi ya sasa na vikwazo ndani ya uwanja. Matokeo yana lengo la kuongoza juhudi za baadaye kuelekea kuendeleza maombi ya ujuzi wa mashine yenye nguvu, ya kawaida, na ya kimaadili kwa ajili ya uchunguzi wa afya ya akili kwa kutumia data ya vyombo vya habari vya kijamii. Katika sehemu zifuatazo, tutaangalia kwanza mbinu na mifano iliyotumika katika masomo, inayofuata na uchambuzi wa mapungufu na vikwazo vya kawaida. 
 
 Makala hii inapatikana kwenye archiv chini ya leseni ya CC BY 4.0. Makala hii ni chini ya leseni ya CC BY 4.0. Upatikanaji wa Archives

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.

Je, Unaweza Kujua Wakati Unapokuwa na Ugumu?

About Author

MAONI

HANG TAGS

MAKALA HII ILIWASILISHWA NDANI

Related Stories

Speed up Swift compile time

#ellenBrain Turns a Long Weekend Into: HackerNoon Swag Around the World

A PENDENT WORLD

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

Speed up Swift compile time

#ellenBrain Turns a Long Weekend Into: HackerNoon Swag Around the World

A PENDENT WORLD

Sweet Security Unveils First Unified Detection And Response Platform

Light-Mode

Classic

Newspaper

Dark-Mode

Neon Noir

Minty

HN StartUps