論文の概要: An Annotated Dataset for Explainable Interpersonal Risk Factors of
Mental Disturbance in Social Media Posts
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.18727v1
- Date: Tue, 30 May 2023 04:08:40 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-05-31 18:30:09.232128
- Title: An Annotated Dataset for Explainable Interpersonal Risk Factors of
Mental Disturbance in Social Media Posts
- Title（参考訳）: ソーシャルメディア投稿における精神障害の説明可能な対人リスク要因のための注釈付きデータセット
- Authors: Muskan Garg, Amirmohammad Shahbandegan, Amrit Chadha, Vijay Mago
- Abstract要約: ソーシャルメディア上での精神障害に影響を及ぼす人為的リスクファクター(IRF)の分類と説明を伴う注釈付きデータセットの構築とリリースを行う。
我々は,TBeとPBuのパターンをユーザの歴史的ソーシャルメディアプロファイルの感情スペクトルで検出することにより,将来的な研究方向のベースラインモデルを構築し,リアルタイムなパーソナライズされたAIモデルを開発する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: With a surge in identifying suicidal risk and its severity in social media
posts, we argue that a more consequential and explainable research is required
for optimal impact on clinical psychology practice and personalized mental
healthcare. The success of computational intelligence techniques for inferring
mental illness from social media resources, points to natural language
processing as a lens for determining Interpersonal Risk Factors (IRF) in human
writings. Motivated with limited availability of datasets for social NLP
research community, we construct and release a new annotated dataset with
human-labelled explanations and classification of IRF affecting mental
disturbance on social media: (i) Thwarted Belongingness (TBe), and (ii)
Perceived Burdensomeness (PBu). We establish baseline models on our dataset
facilitating future research directions to develop real-time personalized AI
models by detecting patterns of TBe and PBu in emotional spectrum of user's
historical social media profile.
- Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア投稿における自殺リスクの特定とその重症度の増加に伴い、臨床心理学の実践とパーソナライズされたメンタルヘルス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。
ソーシャルメディアのリソースから精神疾患を推測する計算知能技術の成功は、自然言語処理を人間の文章における対人リスク因子(irf)を決定するレンズとして指摘している。
ソーシャルnlp研究コミュニティのためのデータセットの限られた可用性に動機づけられ,人間のラベル付き説明とirfの分類がソーシャルメディアの精神障害に影響を及ぼす新しい注釈付きデータセットを構築し,公開する。
(i)thwarted belongingness(tbe)、及び
(二)バーデンサムネス(PBu)の知覚
我々は,TBeとPBuのパターンをユーザの歴史的ソーシャルメディアプロファイルの感情スペクトルで検出することにより,将来的な研究方向のベースラインモデルを構築し,リアルタイムなパーソナライズされたAIモデルを開発する。
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