論文の概要: Social network analysis for personalized characterization and risk
assessment of alcohol use disorders in adolescents using semantic
technologies
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.10967v1
- Date: Wed, 14 Feb 2024 16:09:05 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-02-25 16:51:36.457722
- Title: Social network analysis for personalized characterization and risk
assessment of alcohol use disorders in adolescents using semantic
technologies
- Title（参考訳）: セマンティック技術を用いた青年期アルコール使用障害のパーソナライズとリスク評価のためのソーシャルネットワーク分析
- Authors: Jos\'e Alberto Ben\'itez-Andrades, Isa\'ias Garc\'ia-Rodr\'iguez,
Carmen Benavides, H\'ector Alaiz-Moret\'on and Alejandro
Rodr\'iguez-Gonz\'alez
- Abstract要約: アルコール使用障害(AUD)は、世界中の公衆衛生機関にとって大きな関心事である。
本稿では、知識モデルの構築方法を示し、従来の手法を用いて得られた結果と、この完全自動化モデルとの比較を行う。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 42.29248343585333
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
- Abstract: Alcohol Use Disorder (AUD) is a major concern for public health organizations
worldwide, especially as regards the adolescent population. The consumption of
alcohol in adolescents is known to be influenced by seeing friends and even
parents drinking alcohol. Building on this fact, a number of studies into
alcohol consumption among adolescents have made use of Social Network Analysis
(SNA) techniques to study the different social networks (peers, friends,
family, etc.) with whom the adolescent is involved. These kinds of studies need
an initial phase of data gathering by means of questionnaires and a subsequent
analysis phase using the SNA techniques. The process involves a number of
manual data handling stages that are time consuming and error-prone. The use of
knowledge engineering techniques (including the construction of a domain
ontology) to represent the information, allows the automation of all the
activities, from the initial data collection to the results of the SNA study.
This paper shows how a knowledge model is constructed, and compares the results
obtained using the traditional method with this, fully automated model,
detailing the main advantages of the latter. In the case of the SNA analysis,
the validity of the results obtained with the knowledge engineering approach
are compared to those obtained manually using the UCINET, Cytoscape, Pajek and
Gephi to test the accuracy of the knowledge model.
- Abstract（参考訳）: アルコール使用障害(英語: Alcohol Use disorder, AUD)は、特に青年期における公衆衛生機関の主要な関心事である。
青年期のアルコール摂取は、友人や親がアルコールを飲むのを見ることの影響を受けていることが知られている。
この事実に基づいて、青年期のアルコール摂取に関する多くの研究は、若者が関与するさまざまなソーシャルネットワーク(ピア、友人、家族など)の研究にソーシャル・ネットワーク・アナリティクス(SNA)技術を用いている。
これらの研究には、アンケートによるデータ収集の初期段階と、SNAによる分析フェーズが必要である。
このプロセスには、時間とエラーが発生しやすい多くの手動データハンドリングステージが含まれる。
情報を表現するための知識工学技術(ドメインオントロジーの構築を含む)を使用することで、初期データ収集からsna研究の結果まで、すべてのアクティビティの自動化が可能になる。
本稿では,知識モデルの構築方法を示し,従来の手法を用いて得られた結果を,この完全自動化モデルと比較し,後者の主な利点を詳述する。
SNA分析では,知識工学的手法を用いて得られた結果の妥当性を,UCINET,Cytoscape,Pajek,Gephiを用いて手作業で得られた結果と比較し,知識モデルの精度を検証した。
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