論文の概要: Characterizing Information Seeking Events in Health-Related Social Discourse

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.09156v2
• Date: Tue, 19 Dec 2023 22:03:48 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-21 19:00:48.982025
• Title: Characterizing Information Seeking Events in Health-Related Social Discourse
• Title（参考訳）: 健康関連社会談話における情報探索イベントの特徴付け
• Authors: Omar Sharif, Madhusudan Basak, Tanzia Parvin, Ava Scharfstein, Alphonso Bradham, Jacob T. Borodovsky, Sarah E. Lord, Sarah M. Preum
• Abstract要約: イベント駆動分析は、個別および集団レベルで、医療のさまざまな側面に関する洞察を提供することができる。 Treat-ISEは、イベントベースのフレームワークでオンライン談話を分析するための、新しいマルチラベル処理情報検索イベントデータセットである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 1.681228846077191
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social media sites have become a popular platform for individuals to seek and share health information. Despite the progress in natural language processing for social media mining, a gap remains in analyzing health-related texts on social discourse in the context of events. Event-driven analysis can offer insights into different facets of healthcare at an individual and collective level, including treatment options, misconceptions, knowledge gaps, etc. This paper presents a paradigm to characterize health-related information-seeking in social discourse through the lens of events. Events here are board categories defined with domain experts that capture the trajectory of the treatment/medication. To illustrate the value of this approach, we analyze Reddit posts regarding medications for Opioid Use Disorder (OUD), a critical global health concern. To the best of our knowledge, this is the first attempt to define event categories for characterizing information-seeking in OUD social discourse. Guided by domain experts, we develop TREAT-ISE, a novel multilabel treatment information-seeking event dataset to analyze online discourse on an event-based framework. This dataset contains Reddit posts on information-seeking events related to recovery from OUD, where each post is annotated based on the type of events. We also establish a strong performance benchmark (77.4% F1 score) for the task by employing several machine learning and deep learning classifiers. Finally, we thoroughly investigate the performance and errors of ChatGPT on this task, providing valuable insights into the LLM's capabilities and ongoing characterization efforts.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアサイトは、個人が健康情報を探し、共有するための人気のあるプラットフォームになっている。 ソーシャルメディアマイニングにおける自然言語処理の進歩にもかかわらず、イベントの文脈における社会談話に関する健康関連テキストの分析にはギャップが残っている。 イベント駆動分析は、治療の選択肢、誤解、知識のギャップなど、個別および集団レベルでの医療のさまざまな側面に対する洞察を提供する。 本稿では,社会談話における健康関連情報探索を,イベントのレンズを通して特徴付けるパラダイムを提案する。 ここでのイベントは、治療/治療の軌跡を捉えるドメインの専門家によって定義されたボードカテゴリである。 このアプローチの価値を説明するために、世界的健康問題であるオピオイド使用障害(oud)に対する薬物に関するreddit投稿を分析した。 我々の知る限りでは、OUD社会談話における情報探索を特徴付けるイベントカテゴリを初めて定義する試みである。 ドメインの専門家がガイドしたTREAT-ISEは、イベントベースのフレームワーク上でオンライン談話を分析するための、新しいマルチラベル処理情報検索イベントデータセットである。 このデータセットには、OUDからのリカバリに関連する情報検索イベントに関するRedditの記事が含まれている。 また、複数の機械学習とディープラーニング分類器を用いて、タスクのパフォーマンスベンチマーク(77.4%のF1スコア)を確立する。 最後に、この課題におけるChatGPTの性能と誤りを徹底的に調査し、LCMの能力と現在進行中のキャラクタリゼーションの取り組みに関する貴重な洞察を提供する。

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