論文の概要: Many Ways to be Lonely: Fine-grained Characterization of Loneliness and
its Potential Changes in COVID-19
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2201.07423v2
- Date: Thu, 20 Jan 2022 01:48:02 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-01-21 13:24:32.059273
- Title: Many Ways to be Lonely: Fine-grained Characterization of Loneliness and
its Potential Changes in COVID-19
- Title（参考訳）: 孤独な多くの方法--「孤独」の微粒化と新型コロナウイルスの潜在的変化-
- Authors: Yueyi Jiang, Yunfan Jiang, Liu Leqi, Piotr Winkielman
- Abstract要約: 孤独は身体的および精神的な健康に対する否定的な結果に結びついている。
孤独な自己開示において、さまざまな形の孤独と対処戦略がどのように現れるかを調べるために、私たちはデータセット、FIG-Lonelinessを構築しました。
我々はRedditの投稿を、成人向けの2つのフォーラムと、多様な年齢層からなる孤独関連フォーラムで使用した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.2443914909457585
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Loneliness has been associated with negative outcomes for physical and mental
health. Understanding how people express and cope with various forms of
loneliness is critical for early screening and targeted interventions to reduce
loneliness, particularly among vulnerable groups such as young adults. To
examine how different forms of loneliness and coping strategies manifest in
loneliness self-disclosure, we built a dataset, FIG-Loneliness (FIne-Grained
Loneliness) by using Reddit posts in two young adult-focused forums and two
loneliness related forums consisting of a diverse age group. We provide
annotations by trained human annotators for binary and fine-grained loneliness
classifications of the posts. Trained on FIG-Loneliness, two BERT-based models
were used to understand loneliness forms and authors' coping strategies in
these forums. Our binary loneliness classification archived an accuracy above
97%, and fine-grained loneliness category classification reached an average
accuracy of 77% across all labeled categories. With FIG-Loneliness and model
predictions, we found that loneliness expressions in the young adult related
forums are distinct from other forums. Those in young adult-focused forums are
more likely to express concerns pertaining to peer relationship, and are
potentially more sensitive to geographical isolation impacted by the COVID-19
pandemic lockdown. Also, we show that different forms of loneliness have
differential use in coping strategies.
- Abstract（参考訳）: 孤独は身体的および精神的な健康に対する否定的な結果に結びついている。
さまざまな孤独の表現や対処方法を理解することは、特に若い大人のような脆弱なグループにおいて、孤独を減らすための早期スクリーニングや目標とした介入に不可欠である。
孤独な自己開示において、孤独と対処戦略の異なる形態がどのように現れるかを調べるために、さまざまな年齢グループで構成される2つの若者向けフォーラムと2つの孤独関連フォーラムでReddit投稿を使用することにより、FIG-Loneliness(Fine-Grained Loneliness)というデータセットを構築した。
ポストの2値および細粒度の寂しさ分類のための,訓練された人間アノテーションによるアノテーションを提供する。
FIG-Lonelinessに基づいてトレーニングされた2つのBERTベースのモデルは、これらのフォーラムにおける孤独な形式と著者の対処戦略を理解するために使用された。
我々のバイナリ孤独分類は97%以上の精度でアーカイブされ、細粒度の孤独分類はすべてのラベル付きカテゴリーで平均77%の精度に達した。
FIG-Lonelinessとモデル予測により,若年者関連フォーラムにおける孤独表現は他のフォーラムと異なることがわかった。
若者向けフォーラムの参加者は、相互関係に関わる懸念を表明する可能性が高く、新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックによる地理的孤立に敏感になる可能性がある。
また,異なる孤独形態が対処戦略において異なる利用法を持つことを示す。
関連論文リスト
- Loneliness Forecasting Using Multi-modal Wearable and Mobile Sensing in Everyday Settings [1.7253972752874662]
本研究では、スマートリングや時計などのウェアラブルデバイスを用いて、孤独の初期の生理的指標を監視する。
スマートフォンは初期の孤独の兆候を 捉えるために使われています
パーソナライズされたモデルの開発を通じて、7日間の孤独度予測において、顕著な精度 0.82 と F-1 スコア 0.82 を達成した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-09-15T18:33:02Z) - PersLLM: A Personified Training Approach for Large Language Models [66.16513246245401]
社会実践, 一貫性, 動的発達という, 心理学に根ざした個性の原則を統合したPersLLMを提案する。
モデルパラメータに直接パーソナリティ特性を組み込み、誘導に対するモデルの抵抗性を高め、一貫性を高め、パーソナリティの動的進化を支援する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-17T08:13:22Z) - Nonverbal Interaction Detection [83.40522919429337]
この研究は、社会的文脈における人間の非言語的相互作用を理解するという新たな課題に対処する。
我々はNVIと呼ばれる新しい大規模データセットを寄贈し、人間とそれに対応する社会グループのための境界ボックスを含むように細心の注意を払ってアノテートする。
第2に,非言語的インタラクション検出のための新たなタスクNVI-DETを構築し,画像から三つ子を識別する。
第3に,非言語相互作用検出ハイパーグラフ (NVI-DEHR) を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-11T02:14:06Z) - AI Companions Reduce Loneliness [0.5699788926464752]
我々は、消費者に合成インタラクションパートナーを提供するように設計されたAIコンパニオンアプリケーションに焦点を当てる。
調査1と2では、消費者が孤独を和らげるためにAIコンパニオンを使用しているという示唆的な証拠が発見されている。
研究3では、AIコンパニオンが、他人と対話するだけで孤独を和らげることに成功していることがわかった。
研究4では、縦長の設計を使用して、AIが1週間にわたって一貫して孤独を和らげていることに気付きました。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-07-09T15:04:08Z) - LonXplain: Lonesomeness as a Consequence of Mental Disturbance in Reddit
Posts [0.41998444721319217]
ソーシャルメディアは、自然言語処理(NLP)を通して潜在精神状態を推測する潜在的な情報源である
心理学理論に関する既存の文献は、孤独が対人的リスク要因の主な結果であることを示している。
ソーシャルメディア投稿における一意性検出を、説明可能な二項分類問題として定式化する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-05-30T04:21:24Z) - Deep learning reveals the common spectrum underlying multiple brain
disorders in youth and elders from brain functional networks [53.257804915263165]
ヒトの初期および後期の脳障害は、脳機能における病理学的変化を共有する可能性がある。
病理的共通性に関する神経画像データによる重要な証拠はいまだ発見されていない。
多地点機能磁気共鳴画像データを用いたディープラーニングモデルを構築し、健康的な制御から5つの異なる脳障害を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-02-23T09:22:05Z) - Seeking Subjectivity in Visual Emotion Distribution Learning [93.96205258496697]
視覚感情分析(VEA)は、人々の感情を異なる視覚刺激に向けて予測することを目的としている。
既存の手法では、集団投票プロセスにおいて固有の主観性を無視して、統合されたネットワークにおける視覚的感情分布を予測することが多い。
視覚的感情分布の主観性を調べるために,新しいテキストサブジェクティビティ評価ネットワーク(SAMNet)を提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-25T02:20:03Z) - Mental Health Pandemic during the COVID-19 Outbreak: Social Media as a
Window to Public Mental Health [0.055248043932579184]
本研究の目的は、新型コロナウイルスの感染拡大に伴う孤独なサブレディットのうつ病関連対話を特定し、分析することである。
その結果,パンデミック時に課題が報告されたうつ病関連議論の量が有意に増加した。
現在の調査結果は、ソーシャルメディアが公衆のメンタルヘルスを監視する窓として機能する可能性を示唆している。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-03-01T05:24:00Z) - Learning Triadic Belief Dynamics in Nonverbal Communication from Videos [81.42305032083716]
非言語コミュニケーションはエージェント間で豊富な社会情報を伝達することができる。
本論文では,エージェントの精神状態を表現,モデル化,学習,推論するために,異なる非言語的コミュニケーションキューを組み込んだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T00:52:04Z) - Fully Unsupervised Person Re-identification viaSelective Contrastive
Learning [58.5284246878277]
人物再識別(ReID)は、様々なカメラが捉えた画像の中から同一人物を検索することを目的としている。
教師なし特徴学習のための新しい選択型コントラスト学習フレームワークを提案する。
その結果,教師なしのReIDにおける手法の優位性について,最先端技術と比較した。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-10-15T09:09:23Z) - SOLO: A Corpus of Tweets for Examining the State of Being Alone [27.48937439806902]
我々は,「孤独」,「孤独」,「孤独」で収集された400万以上のツイートのコーパスであるSOLO(State of Be Alone)を提示する。
孤独」という言葉は、より肯定的な高支配語(例えば、楽しむ、楽しむ)と共起する傾向にあり、一方「孤独」と「孤独」という言葉は、しばしば負の低支配語と共起する傾向にある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-06-04T18:46:02Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。