論文の概要: Identifying depression-related topics in smartphone-collected free-response speech recordings using an automatic speech recognition system and a deep learning topic model

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2308.11773v1
• Date: Tue, 22 Aug 2023 20:30:59 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-08-24 16:45:25.097609
• Title: Identifying depression-related topics in smartphone-collected free-response speech recordings using an automatic speech recognition system and a deep learning topic model
• Title（参考訳）: 自動音声認識システムとディープラーニングモデルを用いたスマートフォンによる自由応答音声記録における抑うつ関連トピックの同定
• Authors: Yuezhou Zhang, Amos A Folarin, Judith Dineley, Pauline Conde, Valeria de Angel, Shaoxiong Sun, Yatharth Ranjan, Zulqarnain Rashid, Callum Stewart, Petroula Laiou, Heet Sankesara, Linglong Qian, Faith Matcham, Katie M White, Carolin Oetzmann, Femke Lamers, Sara Siddi, Sara Simblett, Bj\"orn W. Schuller, Srinivasan Vairavan, Til Wykes, Josep Maria Haro, Brenda WJH Penninx, Vaibhav A Narayan, Matthew Hotopf, Richard JB Dobson, Nicholas Cummins, RADAR-CNS consortium
• Abstract要約: 参加者265人を対象に,3919件のスマートフォンによる音声録音で29項目を抽出した。 PHQ-8の中央値が10以上の6つのトピックがうつ病のリスクトピックとみなされた。 また, 話題変化とうつ病重症度の変化との関係について検討した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.825530847570242
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Language use has been shown to correlate with depression, but large-scale validation is needed. Traditional methods like clinic studies are expensive. So, natural language processing has been employed on social media to predict depression, but limitations remain-lack of validated labels, biased user samples, and no context. Our study identified 29 topics in 3919 smartphone-collected speech recordings from 265 participants using the Whisper tool and BERTopic model. Six topics with a median PHQ-8 greater than or equal to 10 were regarded as risk topics for depression: No Expectations, Sleep, Mental Therapy, Haircut, Studying, and Coursework. To elucidate the topic emergence and associations with depression, we compared behavioral (from wearables) and linguistic characteristics across identified topics. The correlation between topic shifts and changes in depression severity over time was also investigated, indicating the importance of longitudinally monitoring language use. We also tested the BERTopic model on a similar smaller dataset (356 speech recordings from 57 participants), obtaining some consistent results. In summary, our findings demonstrate specific speech topics may indicate depression severity. The presented data-driven workflow provides a practical approach to collecting and analyzing large-scale speech data from real-world settings for digital health research.
• Abstract（参考訳）: 言語使用は抑うつと相関することが示されているが、大規模な検証が必要である。 臨床研究のような伝統的な方法は高価です。 そのため、ソーシャルメディアでは抑うつを予測するために自然言語処理が採用されているが、検証済みラベル、バイアス付きユーザーサンプル、コンテキストの制限は残っていない。 調査では,WhisperツールとBERTopicモデルを用いて,265人のスマートフォンによる音声記録3919件中29件を抽出した。 PHQ-8の中央値が10以上の6つのトピックは、期待、睡眠、精神療法、ヘアカット、学習、コースワークといったうつ病のリスクトピックとみなされた。 うつ病の出現と関連性を明らかにするため,特定トピック間での行動的特徴と言語的特徴を比較した。 また, トピックシフトとうつ病重症度の変化との関係についても検討し, 言語使用の縦断的モニタリングの重要性を示唆した。 また, BERTopicモデルについても, 57名の参加者の音声記録356件を対象に実験を行い, 一貫性のある結果を得た。 要約すると,特定の音声話題はうつ病の重篤さを示す可能性がある。 提示されたデータ駆動ワークフローは、デジタルヘルス研究のための現実世界の設定から大規模な音声データを収集し分析するための実践的なアプローチを提供する。

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