論文の概要: Large Language Models Help Reveal Unhealthy Diet and Body Concerns in Online Eating Disorders Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2401.09647v2
• Date: Thu, 23 May 2024 05:12:07 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-05-25 11:36:31.474022
• Title: Large Language Models Help Reveal Unhealthy Diet and Body Concerns in Online Eating Disorders Communities
• Title（参考訳）: 大規模言語モデルは、オンライン食生活障害における不健康な食事と身体の心配を解消する
• Authors: Minh Duc Chu, Zihao He, Rebecca Dorn, Kristina Lerman,
• Abstract要約: 摂食障害(ED)は世界中の何百万人もの若者、特に青年に影響を及ぼす。 EDを宣伝し、標準化するオンラインコミュニティの急増は、この公衆衛生危機に結びついている。 本研究では,大規模言語モデルをコミュニティの言語に適応させることにより,オンラインコミュニティの暗黙の態度を明らかにする新しい枠組みを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.392300313326522
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Eating disorders (ED), a severe mental health condition with high rates of mortality and morbidity, affect millions of people globally, especially adolescents. The proliferation of online communities that promote and normalize ED has been linked to this public health crisis. However, identifying harmful communities is challenging due to the use of coded language and other obfuscations. To address this challenge, we propose a novel framework to surface implicit attitudes of online communities by adapting large language models (LLMs) to the language of the community. We describe an alignment method and evaluate results along multiple dimensions of semantics and affect. We then use the community-aligned LLM to respond to psychometric questionnaires designed to identify ED in individuals. We demonstrate that LLMs can effectively adopt community-specific perspectives and reveal significant variations in eating disorder risks in different online communities. These findings highlight the utility of LLMs to reveal implicit attitudes and collective mindsets of communities, offering new tools for mitigating harmful content on social media.
• Abstract（参考訳）: 摂食障害(英語: Eating disorders, ED)は、死亡率と死亡率が高い重度の精神疾患であり、世界中の数百万人、特に青年に影響を及ぼす。 EDを宣伝し、標準化するオンラインコミュニティの急増は、この公衆衛生危機に結びついている。 しかし、コード化された言語やその他の難読化のために有害なコミュニティを特定することは困難である。 この課題に対処するために,大規模言語モデル(LLM)をコミュニティの言語に適応させることにより,オンラインコミュニティの暗黙の態度を明らかにする新しい枠組みを提案する。 本稿では,アライメント手法を記述し,セマンティクスと影響の複数の次元に沿って結果を評価する。 次に,コミュニティ対応のLCMを用いて,個人におけるEDの識別を目的とした心理測定質問紙に回答する。 我々は, LLM がコミュニティ特有の視点を効果的に適用し, 異なるオンラインコミュニティにおける摂食障害リスクの顕著な変動を明らかにすることを実証した。 これらの知見は、コミュニティの暗黙の態度と集団的考え方を明らかにするためのLCMの有用性を強調し、ソーシャルメディア上で有害コンテンツを緩和するための新しいツールを提供する。

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