要約
今日、ストレスレベルを監視し、精神疾患の初期兆候を認識することの重要性は、いくら強調してもし過ぎることはありません。テキストの自動ストレス検出は、積極的にストレスを管理し、心の健康を守るのに役立ちます。今日のデジタル時代において、ソーシャルメディアプラットフォームは、様々なコミュニティ内の心理的幸福とストレスレベルを反映している。本研究では、Reddit学術コミュニティにおけるストレス関連の投稿の検出と分析に焦点を当てる。オンライン教育やリモートワークにより、これらのコミュニティは学術的な議論やサポートの中心となっている。我々は、Redditのラベル付きデータを含むDreadditをトレーニングデータセットとして、自然言語処理と機械学習分類器を用いて、テキストをストレスがあるかないかに分類する。次に、様々な学術的なサブレディットから投稿を収集し、分析する。ストレス検出に最も効果的な個々の特徴は、ロジスティック回帰分類器と組み合わせたBag of Wordsであり、DReadditデータセットで77.78%の精度と0.79のF1スコアを達成した。この組み合わせは、人間が注釈を付けたデータセットのストレス検出においても、72%の精度で最高の性能を発揮します。我々の主な発見は、学士、大学院生、博士課程の学生を含む他の学術レベルと比較して、教授のRedditコミュニティへの投稿やコメントが最もストレスが多いことを明らかにした。この研究は、学術コミュニティにおけるストレスレベルの理解に貢献するものである。学術機関やオンラインコミュニティがこの問題に効果的に対処するための対策や介入策を開発するのに役立つだろう。
要約(オリジナル)
Nowadays, the significance of monitoring stress levels and recognizing early signs of mental illness cannot be overstated. Automatic stress detection in text can proactively help manage stress and protect mental well-being. In today’s digital era, social media platforms reflect the psychological well-being and stress levels within various communities. This study focuses on detecting and analyzing stress-related posts in Reddit academic communities. Due to online education and remote work, these communities have become central for academic discussions and support. We classify text as stressed or not using natural language processing and machine learning classifiers, with Dreaddit as our training dataset, which contains labeled data from Reddit. Next, we collect and analyze posts from various academic subreddits. We identified that the most effective individual feature for stress detection is the Bag of Words, paired with the Logistic Regression classifier, achieving a 77.78% accuracy rate and an F1 score of 0.79 on the DReaddit dataset. This combination also performs best in stress detection on human-annotated datasets, with a 72% accuracy rate. Our key findings reveal that posts and comments in professors Reddit communities are the most stressful, compared to other academic levels, including bachelor, graduate, and Ph.D. students. This research contributes to our understanding of the stress levels within academic communities. It can help academic institutions and online communities develop measures and interventions to address this issue effectively.
arxiv情報
| 著者 | Nazzere Oryngozha,Pakizar Shamoi,Ayan Igali |
| 発行日 | 2024-03-02 21:53:37+00:00 |
| arxivサイト | arxiv_id(pdf) |