論文の概要: LOST: A Mental Health Dataset of Low Self-esteem in Reddit Posts

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.05596v1
• Date: Thu, 8 Jun 2023 23:52:35 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-06-12 15:17:54.209575
• Title: LOST: A Mental Health Dataset of Low Self-esteem in Reddit Posts
• Title（参考訳）: LOST:Redditの投稿で自己評価の低いメンタルヘルスデータセット
• Authors: Muskan Garg, Manas Gaur, Raxit Goswami, Sunghwan Sohn
• Abstract要約: 低自尊心と対人欲求は、うつ病や自殺の試みに大きな影響を及ぼす。 個人は、孤独を増進し緩和するためにソーシャルメディア上の社会的つながりを求めます。 Reddit上での低自己評価を研究・検出するために,心理学的根拠と専門的な注釈付きデータセット,LoST: Low Self esTeemを紹介した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.6071451559137175
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Low self-esteem and interpersonal needs (i.e., thwarted belongingness (TB) and perceived burdensomeness (PB)) have a major impact on depression and suicide attempts. Individuals seek social connectedness on social media to boost and alleviate their loneliness. Social media platforms allow people to express their thoughts, experiences, beliefs, and emotions. Prior studies on mental health from social media have focused on symptoms, causes, and disorders. Whereas an initial screening of social media content for interpersonal risk factors and low self-esteem may raise early alerts and assign therapists to at-risk users of mental disturbance. Standardized scales measure self-esteem and interpersonal needs from questions created using psychological theories. In the current research, we introduce a psychology-grounded and expertly annotated dataset, LoST: Low Self esTeem, to study and detect low self-esteem on Reddit. Through an annotation approach involving checks on coherence, correctness, consistency, and reliability, we ensure gold-standard for supervised learning. We present results from different deep language models tested using two data augmentation techniques. Our findings suggest developing a class of language models that infuses psychological and clinical knowledge.
• Abstract（参考訳）: 低自尊心と対人欲求(TB)と認知的負担感(PB)は、うつ病や自殺の試みに大きな影響を及ぼす。 個人は孤独を和らげ、緩和するためにソーシャルメディア上で社会的つながりを求める。 ソーシャルメディアプラットフォームは、人々が自分の考え、経験、信念、感情を表現できるようにする。 ソーシャルメディアによる精神健康に関する先行研究は、症状、原因、障害に焦点を当ててきた。 対人リスク要因と自己評価の低いソーシャルメディアコンテンツの初期スクリーニングは、早期の警告を提起し、精神障害のリスクのあるユーザーにセラピストを割り当てる。 標準尺度は、心理学理論を用いた質問から自尊心と対人的ニーズを測定する。 本研究では,Reddit上での自己評価の低さを調査・検出するために,心理学的根拠と専門的な注釈付きデータセットLoST: Low Self esTeemを導入する。 コヒーレンス、正確性、一貫性、信頼性のチェックを含むアノテーションアプローチを通じて、教師あり学習のためのゴールド標準を保証します。 2つのデータ拡張手法を用いてテストした異なる深層言語モデルの結果を示す。 本研究は,心理的・臨床的知識を注入する言語モデルの開発を示唆する。

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