Understanding Mental Health Content on Social Media and Its Effect Towards Suicidal Ideation

要約

このレビューは、ML と DL の技術革新を利用して自殺予防の取り組みを推進し、自殺念慮のある個人を特定して支援するための効果的な戦略の重要な必要性を強調しています。
この研究では、膨大な量の非構造化ソーシャルメディアデータを分析して、自殺念慮に関連する言語パターン、キーワード、フレーズ、トーン、および文脈上の手がかりを検出する際のこれらのテクノロジーの応用について詳しく説明しています。
SVM、CNN、LSTM、ニューラル ネットワークなどのさまざまな ML および DL モデルと、テキスト データ内の複雑なデータ パターンや感情的なニュアンスを解釈する際のそれらの有効性を調査します。
このレビューでは、デジタル追跡を通じてリスクにさらされている個人を特定することで、命を救うツールとして機能するこれらのテクノロジーの可能性について議論しています。
さらに、自殺予防のためにこれらのテクノロジーを採用する場合の実際の有効性、限界、倫理的考慮事項を評価し、責任ある開発と使用の重要性を強調しています。
この研究は、この分野の最近の研究、方法論、ツール、技術を分析することで、重大な知識のギャップを埋めることを目的としています。
この論文は、実用的なツールと自殺予防の取り組みを知らせるために最新の文献を統合し、早期介入のための信頼できる倫理的なシステムの革新を導くことの重要性を強調しています。
この研究総合では、テクノロジーとメンタルヘルスの交差点を評価し、一般化可能性、偏見、プライバシー、さらなる研究の必要性などの課題に対処しながら、世界中で救命の可能性を提供するための ML、DL、NLP の倫理的かつ責任ある適用を提唱しています。
これらのテクノロジーが既存の不平等や害を悪化させないようにする。

要約(オリジナル)

This review underscores the critical need for effective strategies to identify and support individuals with suicidal ideation, exploiting technological innovations in ML and DL to further suicide prevention efforts. The study details the application of these technologies in analyzing vast amounts of unstructured social media data to detect linguistic patterns, keywords, phrases, tones, and contextual cues associated with suicidal thoughts. It explores various ML and DL models like SVMs, CNNs, LSTM, neural networks, and their effectiveness in interpreting complex data patterns and emotional nuances within text data. The review discusses the potential of these technologies to serve as a life-saving tool by identifying at-risk individuals through their digital traces. Furthermore, it evaluates the real-world effectiveness, limitations, and ethical considerations of employing these technologies for suicide prevention, stressing the importance of responsible development and usage. The study aims to fill critical knowledge gaps by analyzing recent studies, methodologies, tools, and techniques in this field. It highlights the importance of synthesizing current literature to inform practical tools and suicide prevention efforts, guiding innovation in reliable, ethical systems for early intervention. This research synthesis evaluates the intersection of technology and mental health, advocating for the ethical and responsible application of ML, DL, and NLP to offer life-saving potential worldwide while addressing challenges like generalizability, biases, privacy, and the need for further research to ensure these technologies do not exacerbate existing inequities and harms.

arxiv情報

提供元, 利用サービス

arxiv.jp, Google