論文の概要: Detecting Individuals with Depressive Disorder fromPersonal Google Search and YouTube History Logs

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2010.15670v1
• Date: Wed, 28 Oct 2020 04:40:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-10-02 06:38:56.847900
• Title: Detecting Individuals with Depressive Disorder fromPersonal Google Search and YouTube History Logs
• Title（参考訳）: google検索とyoutubeの履歴ログからうつ病の個人を検出する
• Authors: Boyu Zhang, Anis Zaman, Rupam Acharyya, Ehsan Hoque, Vincent Silenzio, Henry Kautz
• Abstract要約: うつ病は世界人口の中で最も多い精神疾患の1つである。 本研究では,抑うつ障害のある人を検出するために,ユビキタスな個人検索とYouTubeエンゲージメントログを活用する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.5049267048783648
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Depressive disorder is one of the most prevalent mental illnesses among the global population. However, traditional screening methods require exacting in-person interviews and may fail to provide immediate interventions. In this work, we leverage ubiquitous personal longitudinal Google Search and YouTube engagement logs to detect individuals with depressive disorder. We collected Google Search and YouTube history data and clinical depression evaluation results from $212$ participants ($99$ of them suffered from moderate to severe depressions). We then propose a personalized framework for classifying individuals with and without depression symptoms based on mutual-exciting point process that captures both the temporal and semantic aspects of online activities. Our best model achieved an average F1 score of $0.77 \pm 0.04$ and an AUC ROC of $0.81 \pm 0.02$.
• Abstract（参考訳）: うつ病は世界人口の中で最も多い精神疾患の1つである。 しかし、従来のスクリーニング手法では、対人インタビューの正確化が必要であり、即時介入ができない可能性がある。 本研究では,抑うつ障害のある人を検出するために,ユビキタスな個人検索とYouTubeエンゲージメントログを活用する。 われわれはgoogle検索とyoutubeの履歴データと臨床うつ病の評価結果を212ドルの参加者から集めた(そのうち99ドルは中等度から重度のうつ病に苦しんだ)。 次に,オンライン活動の時間的・意味的側面を捉えた相互引用点プロセスに基づいて,抑うつ症状の有無を分類するパーソナライズドフレームワークを提案する。 ベストモデルでは,平均F1スコアが0.77 pm 0.04$,AUC ROCが0.81 pm 0.02$であった。

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