Depression Detection Using Digital Traces on Social Media: A Knowledge-aware Deep Learning Approach

要約

うつ病は世界中で一般的な病気です。
診断は難しく、過少診断が続いています。
うつ病患者は常に自分の症状、人生の主要な出来事、治療法をソーシャル メディアで共有しているため、研究者はうつ病の検出のためにソーシャル メディア上でユーザーが作成したデジタル トレースに注目しています。
このような方法は、うつ病と闘うための革新的なアプローチを促進し、その社会的および経済的負担を軽減できるため、うつ病と闘う上で明らかな利点があります。
しかし、既存の研究のほとんどは、確立された医学分野の知識をうつ病の検出に組み込むための効果的な手段を欠いているか、より優れたパフォーマンスを妨げる特徴抽出の困難に悩まされています。
デザインサイエンスの研究パラダイムに従って、私たちはうつ病のリスクのあるソーシャルメディアユーザーを正確に検出し、そのような検出に寄与する重要な要因を説明するためのDeep Knowledge-aware Depression Detection (DKDD)フレームワークを提案します。
実世界のデータを使用した広範な実証研究により、ドメイン知識を組み込むことで、私たちの手法が既存の最先端の手法を上回るパフォーマンスを発揮することが実証されました。
私たちの研究は、知識認識型機械学習、デジタル トレースの利用、IS における NLP 研究における IS 研究に重要な意味を持っています。
実際、DKDD は早期発見を提供し、重要な要因を説明することで、臨床うつ病スクリーニングを補完し、集団の精神的健康状態の大規模な評価を可能にします。

要約(オリジナル)

Depression is a common disease worldwide. It is difficult to diagnose and continues to be underdiagnosed. Because depressed patients constantly share their symptoms, major life events, and treatments on social media, researchers are turning to user-generated digital traces on social media for depression detection. Such methods have distinct advantages in combating depression because they can facilitate innovative approaches to fight depression and alleviate its social and economic burden. However, most existing studies lack effective means to incorporate established medical domain knowledge in depression detection or suffer from feature extraction difficulties that impede greater performance. Following the design science research paradigm, we propose a Deep Knowledge-aware Depression Detection (DKDD) framework to accurately detect social media users at risk of depression and explain the critical factors that contribute to such detection. Extensive empirical studies with real-world data demonstrate that, by incorporating domain knowledge, our method outperforms existing state-of-the-art methods. Our work has significant implications for IS research in knowledge-aware machine learning, digital traces utilization, and NLP research in IS. Practically, by providing early detection and explaining the critical factors, DKDD can supplement clinical depression screening and enable large-scale evaluations of a population’s mental health status.

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