論文の概要: Short-Form Videos and Mental Health: A Knowledge-Guided Multimodal
Neural Topic Model
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10045v1
- Date: Thu, 11 Jan 2024 03:36:47 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-18 12:53:36.432645
- Title: Short-Form Videos and Mental Health: A Knowledge-Guided Multimodal
Neural Topic Model
- Title（参考訳）: 短期ビデオとメンタルヘルス:知識誘導型マルチモーダルニューラルトピックモデル
- Authors: Jiaheng Xie, Ruicheng Liang, Yidong Chai, Yang Liu
- Abstract要約: 我々は、短いビデオが視聴者に与える影響を予測するための知識誘導型マルチモーダルNTMを開発した。
また, うつ病に関連のある映像から, 医療関連トピックも発見する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.563457928666432
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: While short-form videos head to reshape the entire social media landscape,
experts are exceedingly worried about their depressive impacts on viewers, as
evidenced by medical studies. To prevent widespread consequences, platforms are
eager to predict these videos' impact on viewers' mental health. Subsequently,
they can take intervention measures, such as revising recommendation algorithms
and displaying viewer discretion. Nevertheless, applicable predictive methods
lack relevance to well-established medical knowledge, which outlines clinically
proven external and environmental factors of depression. To account for such
medical knowledge, we resort to an emergent methodological discipline, seeded
Neural Topic Models (NTMs). However, existing seeded NTMs suffer from the
limitations of single-origin topics, unknown topic sources, unclear seed
supervision, and suboptimal convergence. To address those challenges, we
develop a novel Knowledge-guided Multimodal NTM to predict a short-form video's
depressive impact on viewers. Extensive empirical analyses using TikTok and
Douyin datasets prove that our method outperforms state-of-the-art benchmarks.
Our method also discovers medically relevant topics from videos that are linked
to depressive impact. We contribute to IS with a novel video analytics method
that is generalizable to other video classification problems. Practically, our
method can help platforms understand videos' mental impacts, thus adjusting
recommendations and video topic disclosure.
- Abstract（参考訳）: 短いビデオはソーシャルメディア全体の形を変えようとしているが、専門家たちは視聴者に対する抑うつ的な影響を非常に心配している。
幅広い影響を避けるため、プラットフォームは視聴者のメンタルヘルスに対するこれらのビデオの影響を予測したいと考えている。
その後、レコメンデーションアルゴリズムの修正や視聴者の判断表示など、介入措置を取ることができる。
それにもかかわらず、適切な予測手法は、うつ病の臨床的に証明された外的および環境的要因を概説する、確立された医学知識と関連性を欠いている。
このような医学的知識を考慮し,NTM(シード型ニューラルトピックモデル)を創発的方法論として活用する。
しかしながら、既存のシードntmは、シングルオリジンのトピック、未知のトピックソース、不明なシード監督、サブオプティカル収束の制限に苦しむ。
これらの課題に対処するため,我々は,短いビデオが視聴者に与える影響を予測するための,知識誘導型マルチモーダルNTMを開発した。
tiktok と douyin データセットを用いた広範な実証分析により,本手法が最先端ベンチマークよりも優れていることが証明された。
また,抑うつ効果に関連のあるビデオから,医療関連トピックを検出する。
我々は,他のビデオ分類問題に対して一般化可能な,新しいビデオ分析手法を提案する。
提案手法は,ビデオの心理的影響をプラットフォームが理解し,レコメンデーションやビデオトピックの開示を調整するのに役立つ。
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