On the State of NLP Approaches to Modeling Depression in Social Media: A Post-COVID-19 Outlook

要約

ソーシャルメディアにおける精神的健康状態を予測するためのコンピューターによるアプローチは、ここ数年で大幅に研究されてきました。
このテーマに関して複数の調査が発表されており、コミュニティにこの分野の研究の包括的な説明を提供しています。
すべての精神的健康状態の中で、うつ病は世界中で蔓延しているため、最も広く研究されています。
2020 年初めに始まった新型コロナウイルス感染症の世界的なパンデミックは、世界中のメンタルヘルスに大きな影響を与えました。
ウイルスの蔓延を遅らせるために政府が採用した厳しい措置（ロックダウンなど）と、その後多くの国で経験した経済低迷は、人々の生活と精神的健康に大きな影響を与えています。
研究によると、人口のうつ病率が 50% 以上大幅に増加しています。
これに関連して、ソーシャルメディアにおけるうつ病をモデル化するための自然言語処理（NLP）アプローチに関する調査を紹介し、読者に新型コロナウイルス感染症後の展望を提供します。
この調査は、ソーシャルメディアにおけるうつ病のモデル化に対するパンデミックの影響の理解に貢献します。
新型コロナウイルス感染症のパンデミックの中で、最先端のアプローチと新しいデータセットがどのように使用されてきたかを概説します。
最後に、公平性、説明責任、倫理を考慮して、メンタルヘルスデータの収集と処理における倫理的問題についても説明します。

要約(オリジナル)

Computational approaches to predicting mental health conditions in social media have been substantially explored in the past years. Multiple surveys have been published on this topic, providing the community with comprehensive accounts of the research in this area. Among all mental health conditions, depression is the most widely studied due to its worldwide prevalence. The COVID-19 global pandemic, starting in early 2020, has had a great impact on mental health worldwide. Harsh measures employed by governments to slow the spread of the virus (e.g., lockdowns) and the subsequent economic downturn experienced in many countries have significantly impacted people’s lives and mental health. Studies have shown a substantial increase of above 50% in the rate of depression in the population. In this context, we present a survey on natural language processing (NLP) approaches to modeling depression in social media, providing the reader with a post-COVID-19 outlook. This survey contributes to the understanding of the impacts of the pandemic on modeling depression in social media. We outline how state-of-the-art approaches and new datasets have been used in the context of the COVID-19 pandemic. Finally, we also discuss ethical issues in collecting and processing mental health data, considering fairness, accountability, and ethics.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google