論文の概要: Investigation of factors regarding the effects of COVID-19 pandemic on
college students' depression by quantum annealer
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2310.00018v1
- Date: Tue, 26 Sep 2023 11:20:24 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2023-10-08 11:06:54.807936
- Title: Investigation of factors regarding the effects of COVID-19 pandemic on
college students' depression by quantum annealer
- Title(参考訳): 量子アニーラーによる大学生の抑うつに対するcovid-19パンデミックの影響に関する要因の検討
- Authors: Junggu Choi, Kion Kim, Soohyun Park, Juyoen Hur, Hyunjung Yang,
Younghoon Kim, Hakbae Lee, Sanghoon Han
- Abstract要約: 新型コロナウイルスのパンデミックがメンタルヘルスに与える影響は、これまでの研究で報告されている。
本研究では,751人の大学生から多変量データセットを収集した。
パンデミック関連因子と心理的要因は、パンデミック後条件においてより重要であった。
- 参考スコア(独自算出の注目度): 4.64461905056841
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Diverse cases regarding the impact, with its related factors, of the COVID-19
pandemic on mental health have been reported in previous studies. College
student groups have been frequently selected as the target population in
previous studies because they are easily affected by pandemics. In this study,
multivariable datasets were collected from 751 college students based on the
complex relationships between various mental health factors. We utilized
quantum annealing (QA)-based feature selection algorithms that were executed by
commercial D-Wave quantum computers to determine the changes in the relative
importance of the associated factors before and after the pandemic.
Multivariable linear regression (MLR) and XGBoost models were also applied to
validate the QA-based algorithms. Based on the experimental results, we confirm
that QA-based algorithms have comparable capabilities in factor analysis
research to the MLR models that have been widely used in previous studies.
Furthermore, the performance of the QA-based algorithms was validated through
the important factor results from the algorithms. Pandemic-related factors
(e.g., confidence in the social system) and psychological factors (e.g.,
decision-making in uncertain situations) were more important in post-pandemic
conditions. We believe that our study will serve as a reference for researchers
studying similar topics.
- Abstract(参考訳): これまでの研究では、新型コロナウイルス(covid-19)のパンデミックがメンタルヘルスに与える影響に関するさまざまな事例が報告されている。
学生集団は、パンデミックの影響を受けやすいため、以前の研究でしばしばターゲット人口として選ばれてきた。
本研究では,様々なメンタルヘルス要因の複雑な関係に基づき,751人の大学生から多変量データセットを収集した。
我々は,市販のD-Wave量子コンピュータによって実行されたQAに基づく特徴選択アルゴリズムを用いて,パンデミック前後の関連要因の相対的重要性の変化を判定した。
マルチ変数線形回帰(MLR)モデルとXGBoostモデルもQAアルゴリズムの検証に応用された。
実験結果から,従来の研究で広く用いられてきたMLRモデルと比較し,QAに基づくアルゴリズムは因子分析研究に匹敵する能力を有することを確認した。
さらに,QAに基づくアルゴリズムの性能は,アルゴリズムの重要な要因によって検証された。
パンデミック後の状況において,パンデミック関連要因(社会システムの信頼度など)と心理的要因(不確かな状況における意思決定など)がより重要であった。
我々は,本研究が同様のトピックを研究する研究者の参考になると考えている。
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