論文の概要: The Problem of Semantic Shift in Longitudinal Monitoring of Social Media: A Case Study on Mental Health During the COVID-19 Pandemic

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2206.11160v1
• Date: Wed, 22 Jun 2022 15:09:28 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-06-23 15:31:11.376787
• Title: The Problem of Semantic Shift in Longitudinal Monitoring of Social Media: A Case Study on Mental Health During the COVID-19 Pandemic
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアの縦断モニタリングにおけるセマンティックシフトの問題--COVID-19パンデミック時のメンタルヘルスを事例として
• Authors: Keith Harrigian and Mark Dredze
• Abstract要約: ソーシャルメディアは、研究者が言語分析ツールに基づいて、社会や文化の変化を時間とともに追跡することを可能にする。 これらのツールの多くは、特定の種類の言語に調整する必要がある統計アルゴリズムに依存している。 近年の研究では、セマンティックシフトの存在下では、適切なチューニングが存在しないことが、基礎となる手法の堅牢性を妨げることが示されている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 15.002282686061905
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social media allows researchers to track societal and cultural changes over time based on language analysis tools. Many of these tools rely on statistical algorithms which need to be tuned to specific types of language. Recent studies have shown the absence of appropriate tuning, specifically in the presence of semantic shift, can hinder robustness of the underlying methods. However, little is known about the practical effect this sensitivity may have on downstream longitudinal analyses. We explore this gap in the literature through a timely case study: understanding shifts in depression during the course of the COVID-19 pandemic. We find that inclusion of only a small number of semantically-unstable features can promote significant changes in longitudinal estimates of our target outcome. At the same time, we demonstrate that a recently-introduced method for measuring semantic shift may be used to proactively identify failure points of language-based models and, in turn, improve predictive generalization.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアによって、研究者は言語分析ツールに基づいて、時間とともに社会や文化の変化を追跡することができる。 これらのツールの多くは、特定の種類の言語に調整する必要がある統計アルゴリズムに依存している。 近年の研究では、セマンティックシフトの存在下で適切なチューニングが存在しないことが、基礎となる手法の堅牢性を妨げることが示されている。 しかし、この感度が下流の縦断解析に与える影響についてはほとんど分かっていない。 我々は、新型コロナウイルスのパンデミックに伴ううつ病の変化を理解するためのタイムリーなケーススタディを通じて、このギャップを文献の中で検討する。 少数の意味的に不安定な特徴しか含まないことは、目的とする結果の縦断的な推定において大きな変化をもたらす可能性がある。 同時に,最近導入された意味的変化を測定する手法が,言語ベースのモデルの障害点を積極的に識別し,予測一般化を改善できることを実証する。

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