論文の概要: A Computational Approach to Understanding Empathy Expressed in Text-Based Mental Health Support

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2009.08441v1
• Date: Thu, 17 Sep 2020 17:47:00 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-17 11:56:42.340499
• Title: A Computational Approach to Understanding Empathy Expressed in Text-Based Mental Health Support
• Title（参考訳）: テキストベースメンタルヘルス支援における共感理解への計算的アプローチ
• Authors: Ashish Sharma, Adam S. Miner, David C. Atkins, Tim Althoff
• Abstract要約: オンラインメンタルヘルスプラットフォームにおいて共感がどのように表現されるかを理解するための計算手法を提案する。 我々は,テキストベースの会話における共感のコミュニケーションを特徴付けるための,理論的基盤の統一フレームワークを開発する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 11.736179504987712
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Empathy is critical to successful mental health support. Empathy measurement has predominantly occurred in synchronous, face-to-face settings, and may not translate to asynchronous, text-based contexts. Because millions of people use text-based platforms for mental health support, understanding empathy in these contexts is crucial. In this work, we present a computational approach to understanding how empathy is expressed in online mental health platforms. We develop a novel unifying theoretically-grounded framework for characterizing the communication of empathy in text-based conversations. We collect and share a corpus of 10k (post, response) pairs annotated using this empathy framework with supporting evidence for annotations (rationales). We develop a multi-task RoBERTa-based bi-encoder model for identifying empathy in conversations and extracting rationales underlying its predictions. Experiments demonstrate that our approach can effectively identify empathic conversations. We further apply this model to analyze 235k mental health interactions and show that users do not self-learn empathy over time, revealing opportunities for empathy training and feedback.
• Abstract（参考訳）: 共感はメンタルヘルスサポートの成功に不可欠である。 共感の測定は主に同期的で対面的な設定で行われており、非同期なテキストベースのコンテキストには変換できない。 何百万人もの人々がメンタルヘルスサポートにテキストベースのプラットフォームを使っているため、これらのコンテキストにおける共感を理解することは重要です。 本稿では,オンラインメンタルヘルスプラットフォームにおける共感の表現方法を理解するための計算的アプローチを提案する。 テキストベースの会話における共感のコミュニケーションを特徴付ける新しい統一的理論的根拠付きフレームワークを開発した。 この共感フレームワークを用いて10kペア(post, response)のコーパスを収集,共有し,アノテーション(rationales)の証拠を提供する。 マルチタスクのRoBERTaベースのバイエンコーダモデルを構築し、会話の共感を識別し、その予測の根拠を抽出する。 実験は、このアプローチが共感的な会話を効果的に識別できることを実証する。 さらに,このモデルを用いて235kのメンタルヘルスインタラクションを分析し,ユーザが時間とともに自己学習的共感を行わないことを示し,共感トレーニングやフィードバックの機会を明らかにする。

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