論文の概要: Cross-Platform Difference in Facebook and Text Messages Language Use:
Illustrated by Depression Diagnosis
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2202.01802v1
- Date: Thu, 3 Feb 2022 19:18:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-02-08 03:19:18.383519
- Title: Cross-Platform Difference in Facebook and Text Messages Language Use:
Illustrated by Depression Diagnosis
- Title（参考訳）: Facebookとテキストメッセージ言語におけるクロスプラットフォームの差異:抑うつ診断による画像化
- Authors: Tingting Liu, Salvatore Giorgi, Xiangyu Tao, Douglas Bellew, Brenda
Curtis, Lyle Ungar
- Abstract要約: 我々は、FacebookとSMSの使い方が精神言語学的特徴にどのように異なるかを示す。
心理的に駆動された語彙法による領域差の定量化を行う。
両テキスト領域からの抑うつを推定し、Facebookデータに基づいてトレーニングされた抑うつモデルを用いて、SMSベースの抑うつ推定から自己報告型抑うつ評価を予測する際に、精度の低下を見出した。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.818953200697905
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: How does language differ across one's Facebook status updates vs. one's text
messages (SMS)? In this study, we show how Facebook and SMS use differs in
psycho-linguistic characteristics and how these differences drive downstream
analyses with an illustration of depression diagnosis. We use a sample of
consenting participants who shared Facebook status updates, SMS data, and
answered a standard psychological depression screener. We quantify domain
differences using psychologically driven lexical methods and find that language
on Facebook involves more personal concerns, experiences, and content features
while the language in SMS contains more informal and style features. Next, we
estimate depression from both text domains, using a depression model trained on
Facebook data, and find a drop in accuracy when predicting self-reported
depression assessments from the SMS-based depression estimates. Finally, we
evaluate a simple domain adaption correction based on words driving the
cross-platform differences and applied it to the SMS-derived depression
estimates, resulting in significant improvement in prediction. Our work shows
the Facebook vs. SMS difference in language use and suggests the necessity of
cross-domain adaption for text-based predictions.
- Abstract（参考訳）: FacebookのステータスアップデートとSMS(SMS)では、言語はどのような違いがありますか?
本研究では,facebook と sms の使用が心理言語学的特性にどのように異なるか,およびこれらの差異がうつ病診断の例を用いて下流解析をいかに促進しているかを示す。
私たちは、facebookのステータスアップデートやsmsデータを共有し、標準の心理的うつ病スクリーニングに回答した参加者のサンプルを使っています。
我々は、心理的に駆動された語彙的手法を用いてドメインの差異を定量化し、Facebook上の言語はより個人的な関心事、経験、コンテンツ機能を含むのに対して、SMSの言語はより非公式でスタイル的な特徴を含んでいることを発見した。
次に,両テキストドメインから抑うつを推定し,facebookデータに基づいてトレーニングした抑うつモデルを用いて,smsに基づく抑うつ推定から自己報告した抑うつ評価を予測する際の精度の低下を求める。
最後に,クロスプラットフォーム差を駆動する単語に基づく単純なドメイン適応補正を評価し,sms由来の抑うつ推定に適用することで,予測精度が大幅に向上した。
我々の研究は、言語使用におけるFacebookとSMSの違いを示し、テキストベースの予測にクロスドメイン適応の必要性を示唆している。
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