論文の概要: Understanding Client Reactions in Online Mental Health Counseling
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2306.15334v1
- Date: Tue, 27 Jun 2023 09:39:54 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-06-28 14:00:57.071472
- Title: Understanding Client Reactions in Online Mental Health Counseling
- Title(参考訳): オンラインメンタルヘルスカウンセリングにおける顧客反応の理解
- Authors: Anqi Li, Lizhi Ma, Yaling Mei, Hongliang He, Shuai Zhang, Huachuan
Qiu, Zhenzhong Lan
- Abstract要約: 従来のNLPによるカウンセリングの研究は、クライアントの介入に対する反応よりも、カウンセラーの介入戦略の研究に重点を置いている。
この研究は、カウンセラーの戦略とクライアントの反応行動を含む理論的に根拠付けられたアノテーションフレームワークを開発することで、このギャップを埋めることを目的としている。
本研究は、クライアントがカウンセラーの戦略にどう反応するか、そのような反応が最終カウンセラーの結果にどのように影響するか、そして、カウンセラーがこれらの反応に反応してどのように戦略を調整するかを示す。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 11.12088513389927
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Communication success relies heavily on reading participants' reactions. Such
feedback is especially important for mental health counselors, who must
carefully consider the client's progress and adjust their approach accordingly.
However, previous NLP research on counseling has mainly focused on studying
counselors' intervention strategies rather than their clients' reactions to the
intervention. This work aims to fill this gap by developing a theoretically
grounded annotation framework that encompasses counselors' strategies and
client reaction behaviors. The framework has been tested against a large-scale,
high-quality text-based counseling dataset we collected over the past two years
from an online welfare counseling platform. Our study shows how clients react
to counselors' strategies, how such reactions affect the final counseling
outcomes, and how counselors can adjust their strategies in response to these
reactions. We also demonstrate that this study can help counselors
automatically predict their clients' states.
- Abstract(参考訳): コミュニケーションの成功は参加者の反応を読むことに大きく依存する。
このようなフィードバックは、クライアントの進捗を慎重に検討し、それに応じてアプローチを調整する必要があるメンタルヘルスカウンセラーにとって特に重要である。
しかし、カウンセリングに関するこれまでのnlpの研究は、カウンセラーの介入に対する反応よりもカウンセラーの介入戦略を主に研究している。
この研究はカウンセラーの戦略とクライアントの反応を包含する理論的根拠付きアノテーションフレームワークの開発によって、このギャップを埋めることを目的としている。
このフレームワークは、オンライン福祉カウンセリングプラットフォームから過去2年間に収集した、大規模で高品質なテキストベースのカウンセリングデータセットに対してテストされている。
本研究は,カウンセラーの戦略に対するクライアントの反応,カウンセラーの最終的な結果にどのような影響を及ぼすか,カウンセラーがカウンセラーの戦略をどのように調整できるかを示す。
また,本研究は,カウンセラーがクライアントの状態を自動予測する上で有効であることを示す。
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