論文の概要: Temporal Mental Health Dynamics on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2008.13121v3
- Date: Wed, 2 Sep 2020 12:31:13 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-10-23 12:28:59.286312
- Title: Temporal Mental Health Dynamics on Social Media
- Title(参考訳): ソーシャルメディアにおける時間的メンタルヘルスダイナミクス
- Authors: Tom Tabak and Matthew Purver
- Abstract要約: 我々は、ソーシャルメディアプラットフォームからのメンタルヘルスデータマイニングを遠方から行うために、既存の方法論を活用している。
ケーススタディとして、世界的な新型コロナウイルスパンデミックの間にシステムをデプロイします。
我々は、世界的なパンデミックを明示すると同時に、世界的な現象であるクリスマス・デプレッションを暗示する、奨励的な結果を生み出します。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.738262035554573
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: We describe a set of experiments for building a temporal mental health
dynamics system. We utilise a pre-existing methodology for distant-supervision
of mental health data mining from social media platforms and deploy the system
during the global COVID-19 pandemic as a case study. Despite the challenging
nature of the task, we produce encouraging results, both explicit to the global
pandemic and implicit to a global phenomenon, Christmas Depression, supported
by the literature. We propose a methodology for providing insight into temporal
mental health dynamics to be utilised for strategic decision-making.
- Abstract(参考訳): 本稿では,時間的メンタルヘルスダイナミクスシステム構築のための一連の実験について述べる。
我々は,ソーシャルメディアプラットフォームからメンタルヘルスデータマイニングを遠隔監視するための既存手法を活用し,世界的なcovid-19パンデミック時のシステム展開をケーススタディとして活用する。
課題の難しさにもかかわらず、世界的なパンデミックに明白な結果と、文献に支持された世界的な現象であるクリスマスのうつ病に暗黙的な結果を生み出します。
戦略的意思決定に活用するための時間的メンタルヘルスダイナミクスに関する洞察を提供する手法を提案する。
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