論文の概要: Cognitive network science quantifies feelings expressed in suicide letters and Reddit mental health communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2110.15269v2
• Date: Fri, 29 Oct 2021 08:16:13 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2021-11-01 12:00:54.044541
• Title: Cognitive network science quantifies feelings expressed in suicide letters and Reddit mental health communities
• Title（参考訳）: cognitive network scienceは、自殺の手紙やredditのメンタルヘルスコミュニティで表現された感情を定量化する
• Authors: Simmi Marina Joseph, Salvatore Citraro, Virginia Morini, Giulio Rossetti, Massimo Stella
• Abstract要約: 本研究は認知ネットワーク科学を応用し,自殺ノートやメンタルヘルスポストなどの臨床物語において,個人が感情をどう報告するかを再構築する。 r/不安、r/抑うつ、r/統合失調症、r/do-it-your-own(r/DIY)フォーラムから、142件の自殺メモと77,000件のReddit投稿を5つの認知ネットワークに変換する。 すべての臨床的Redditボードに悲しみの強い感情があり、恐怖のr/depressionに加えられ、喜び/期待に置き換えられました。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.5144809478361604
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Writing messages is key to expressing feelings. This study adopts cognitive network science to reconstruct how individuals report their feelings in clinical narratives like suicide notes or mental health posts. We achieve this by reconstructing syntactic/semantic associations between conceptsin texts as co-occurrences enriched with affective data. We transform 142 suicide notes and 77,000 Reddit posts from the r/anxiety, r/depression, r/schizophrenia, and r/do-it-your-own (r/DIY) forums into 5 cognitive networks, each one expressing meanings and emotions as reported by authors. These networks reconstruct the semantic frames surrounding 'feel', enabling a quantification of prominent associations and emotions focused around feelings. We find strong feelings of sadness across all clinical Reddit boards, added to fear r/depression, and replaced by joy/anticipation in r/DIY. Semantic communities and topic modelling both highlight key narrative topics of 'regret', 'unhealthy lifestyle' and 'low mental well-being'. Importantly, negative associations and emotions co-existed with trustful/positive language, focused on 'getting better'. This emotional polarisation provides quantitative evidence that online clinical boards possess a complex structure, where users mix both positive and negative outlooks. This dichotomy is absent in the r/DIY reference board and in suicide notes, where negative emotional associations about regret and pain persist but are overwhelmed by positive jargon addressing loved ones. Our quantitative comparisons provide strong evidence that suicide notes encapsulate different ways of expressing feelings compared to online Reddit boards, the latter acting more like personal diaries and relief valve. Our findings provide an interpretable, quantitative aid for supporting psychological inquiries of human feelings in digital and clinical settings.
• Abstract（参考訳）: メッセージを書くことは感情を表現するための鍵です。 本研究は,認知ネットワーク科学を応用し,自殺ノートやメンタルヘルスポストなどの臨床物語における個人の感情の報告方法を再構築する。 本研究では,感情データに富んだ共著として,概念テキスト間の構文・意味関係を再構築することでこれを実現する。 r/anxiety、r/depression、r/schizophrenia、r/do-it-your-own(r/diy)フォーラムから、142の自殺ノートと77,000のreddit投稿を、5つのコグニティブネットワークに変換しました。 これらのネットワークは「フェル」を囲む意味的枠組みを再構築し、感情に焦点をあてた顕著な関連や感情の定量化を可能にした。 すべての臨床Redditボードに悲しみの強い感情があり、恐怖のr/抑うつに加えられ、r/DIYでの喜び/期待に置き換わる。 セマンティクス・コミュニティとトピック・モデリングは、'regret'、'unhealthy lifestyle'、'low mental well-being'といった重要なナラティブ・トピックを強調する。 重要なのは、否定的な関係と感情が信頼/肯定的な言語と共存していることです。 この感情分極は、オンライン臨床ボードが複雑な構造を持っているという定量的証拠を提供する。 この二分法は、r/diyリファレンスボードや自殺ノートには存在せず、後悔と痛みに関するネガティブな感情的な関連は持続するが、愛する人に対処するポジティブなジャーゴンに圧倒される。 われわれの定量的比較は、自殺メモがオンラインRedditの掲示板と比べて感情を表現するさまざまな方法をカプセル化していることを示す強力な証拠だ。 本研究は、デジタルおよび臨床環境での人間の感情の心理的調査を支援するための、解釈可能な定量的支援を提供する。

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