論文の概要: NLP as a Lens for Causal Analysis and Perception Mining to Infer Mental
Health on Social Media
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2301.11004v5
- Date: Wed, 23 Aug 2023 01:15:04 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-08-24 18:39:25.823854
- Title: NLP as a Lens for Causal Analysis and Perception Mining to Infer Mental
Health on Social Media
- Title（参考訳）: ソーシャルメディア上でのメンタルヘルス評価のための因果分析と知覚マイニングのためのレンズとしてのNLP
- Authors: Muskan Garg and Chandni Saxena and Usman Naseem and Bonnie J Dorr
- Abstract要約: 我々は、臨床心理学の実践とパーソナライズされた精神医療に最適な影響を与えるために、より簡潔で説明可能な研究が必要であると論じる。
自然言語処理(NLP)の範囲内では,因果解析と知覚マイニングに関連する重要な調査領域を探索する。
我々は、言語レンズを通して計算心理学の問題をモデル化するための、より説明可能なアプローチを提唱する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 10.342474142256842
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Interactions among humans on social media often convey intentions behind
their actions, yielding a psychological language resource for Mental Health
Analysis (MHA) of online users. The success of Computational Intelligence
Techniques (CIT) for inferring mental illness from such social media resources
points to NLP as a lens for causal analysis and perception mining. However, we
argue that more consequential and explainable research is required for optimal
impact on clinical psychology practice and personalized mental healthcare. To
bridge this gap, we posit two significant dimensions: (1) Causal analysis to
illustrate a cause and effect relationship in the user generated text; (2)
Perception mining to infer psychological perspectives of social effects on
online users intentions. Within the scope of Natural Language Processing (NLP),
we further explore critical areas of inquiry associated with these two
dimensions, specifically through recent advancements in discourse analysis.
This position paper guides the community to explore solutions in this space and
advance the state of practice in developing conversational agents for inferring
mental health from social media. We advocate for a more explainable approach
toward modeling computational psychology problems through the lens of language
as we observe an increased number of research contributions in dataset and
problem formulation for causal relation extraction and perception enhancements
while inferring mental states.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上の人間同士のインタラクションは、しばしば行動の背後にある意図を伝達し、オンラインユーザーのメンタルヘルス分析(MHA)のための心理的言語資源を生み出す。
このようなソーシャルメディア資源から精神疾患を推定するためのコンピュータインテリジェンス技術(CIT)の成功は、因果解析と知覚マイニングのためのレンズとしてNLPを指している。
しかし, 臨床心理学やパーソナライズされた精神医療に最適な影響を与えるためには, より連続的で説明可能な研究が必要である。
このギャップを埋めるために,(1)ユーザ生成テキストの因果関係を説明する因果分析,(2)オンライン利用者の意図に社会的影響の心理的視点を推測する知覚マイニングの2つの重要な側面を提示する。
自然言語処理(nlp)の範囲内では、これらの2つの次元、特に最近の談話分析の進歩にかかわる研究の重要領域をさらに探究する。
本論文は,ソーシャルメディアからメンタルヘルスを推定するための対話型エージェントの開発において,この領域におけるソリューションの探求と実践の進展を促すものである。
我々は,因果関係抽出と知覚の強化のためのデータセットや問題定式化における研究成果の増大を観察しながら,言語レンズによる計算心理学的問題をモデル化するための,より説明可能なアプローチを提唱する。
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