要約
低い自尊心と対人的ニーズ(つまり、帰属意識の阻害(TB)と負担感の認識(PB))は、うつ病や自殺企図に大きな影響を与えます。
個人は孤独感を高め、軽減するためにソーシャル メディアで社会的なつながりを求めます。
ソーシャル メディア プラットフォームを使用すると、人々は自分の考え、経験、信念、感情を表現できます。
ソーシャルメディアからのメンタルヘルスに関するこれまでの研究は、症状、原因、障害に焦点を当てていました。
一方、対人関係の危険因子や自尊心の低さについてソーシャルメディアのコンテンツを最初にスクリーニングすることで、早期に警告を発し、精神障害のリスクのあるユーザーにセラピストを割り当てる可能性があります。
標準化された尺度は、心理理論を使用して作成された質問から自尊心と対人ニーズを測定します。
現在の研究では、Reddit で自尊心の低さを研究し検出するために、心理学に基づいた専門家による注釈付きデータセット LoST: Low Self esTeem を導入しています。
一貫性、正確さ、一貫性、信頼性のチェックを含むアノテーション アプローチを通じて、教師あり学習のゴールド スタンダードを保証します。
2 つのデータ拡張手法を使用してテストされたさまざまな深層言語モデルの結果を示します。
私たちの発見は、心理学と臨床の知識を注入する言語モデルのクラスを開発することを示唆しています。
要約(オリジナル)
Low self-esteem and interpersonal needs (i.e., thwarted belongingness (TB) and perceived burdensomeness (PB)) have a major impact on depression and suicide attempts. Individuals seek social connectedness on social media to boost and alleviate their loneliness. Social media platforms allow people to express their thoughts, experiences, beliefs, and emotions. Prior studies on mental health from social media have focused on symptoms, causes, and disorders. Whereas an initial screening of social media content for interpersonal risk factors and low self-esteem may raise early alerts and assign therapists to at-risk users of mental disturbance. Standardized scales measure self-esteem and interpersonal needs from questions created using psychological theories. In the current research, we introduce a psychology-grounded and expertly annotated dataset, LoST: Low Self esTeem, to study and detect low self-esteem on Reddit. Through an annotation approach involving checks on coherence, correctness, consistency, and reliability, we ensure gold-standard for supervised learning. We present results from different deep language models tested using two data augmentation techniques. Our findings suggest developing a class of language models that infuses psychological and clinical knowledge.
arxiv情報
著者 | Muskan Garg,Manas Gaur,Raxit Goswami,Sunghwan Sohn |
発行日 | 2023-06-08 23:52:35+00:00 |
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