論文の概要: Indirect Identification of Psychosocial Risks from Natural Language

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2004.14554v1
• Date: Thu, 30 Apr 2020 03:13:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-12-08 05:18:24.729151
• Title: Indirect Identification of Psychosocial Risks from Natural Language
• Title（参考訳）: 自然言語による心理的リスクの間接的同定
• Authors: Kristen C. Allen, Alex Davis, and Tamar Krishnamurti
• Abstract要約: うつ病や親密なパートナーの暴力を含む精神社会的健康リスクは、親子にとって深刻な健康上の結果に関係している。 精神社会的リスクを示す情報を間接的に抽出・分析する方法について検討した。 正規化回帰は、親密なパートナーによるうつ病のスクリーニングと心理的攻撃の予測に使用される。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: During the perinatal period, psychosocial health risks, including depression and intimate partner violence, are associated with serious adverse health outcomes for parents and children. To appropriately intervene, healthcare professionals must first identify those at risk, yet stigma often prevents people from directly disclosing the information needed to prompt an assessment. We examine indirect methods of eliciting and analyzing information that could indicate psychosocial risks. Short diary entries by peripartum women exhibit thematic patterns, extracted by topic modeling, and emotional perspective, drawn from dictionary-informed sentiment features. Using these features, we use regularized regression to predict screening measures of depression and psychological aggression by an intimate partner. Journal text entries quantified through topic models and sentiment features show promise for depression prediction, with performance almost as good as closed-form questions. Text-based features were less useful for prediction of intimate partner violence, but moderately indirect multiple-choice questioning allowed for detection without explicit disclosure. Both methods may serve as an initial or complementary screening approach to detecting stigmatized risks.
• Abstract（参考訳）: 周産期には、うつ病や親密なパートナーの暴力を含む精神社会的健康リスクは、両親や子供の深刻な有害な健康結果と関係している。 適切な介入のために、医療専門家はまずリスクのある人を特定する必要があるが、stigmaはしばしば、評価を促すのに必要な情報を直接開示することを妨げている。 精神社会的リスクを示す情報を間接的に抽出・分析する方法を検討する。 近日女性による短い日記エントリは、トピックモデリングによって抽出されたテーマパターンと、辞書に入力された感情特徴から引き出された感情的な視点を示す。 これらの特徴を用いて、親密なパートナーによる抑うつと心理的攻撃のスクリーニングを正規化回帰を用いて予測する。 トピックモデルと感情特徴によって定量化されたジャーナルのテキストエントリは、うつ病予測の可能性を示しており、クローズドフォームな質問と同じくらいパフォーマンスが良い。 テキストベースの特徴は、親密なパートナー暴力の予測には役立ちませんでしたが、適度に間接的な複数選択の質問は、明示的な開示なしに検出できます。 どちらの方法も、スティグマタイズドリスクを検出するための初期的または補完的なスクリーニングアプローチとして機能する。

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