論文の概要: Studying Differential Mental Health Expressions in India
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2402.11477v2
- Date: Sun, 16 Jun 2024 15:04:59 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-06-19 06:06:06.656163
- Title: Studying Differential Mental Health Expressions in India
- Title（参考訳）: インドにおける異なるメンタルヘルス表現に関する研究
- Authors: Khushi Shelat, Sunny Rai, Devansh R Jain, Kishen Sivabalan, Young Min Cho, Maitreyi Redkar, Samindara Sawant, Sharath Chandra Guntuku,
- Abstract要約: インドの個人によって作られたRedditのメンタルヘルス投稿を分析した。
インドにおけるメンタルヘルスの議論は、悲しみを表し、否定を使い、現在に焦点を当てており、仕事や達成に関連している。
病気はインドと一意に相関しており、インドの患者のうつ病と身体の健康との関連が示唆されている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.623316691022287
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
- Abstract: Psychosocial stressors and the symptomatology of mental disorders vary across cultures. However, current understandings of mental health expressions on social media are predominantly derived from studies in WEIRD (Western, Educated, Industrialized, Rich, and Democratic) contexts. In this paper, we analyze mental health posts on Reddit made by individuals in India, to identify variations in online depression language specific to the Indian context compared to users from the Rest of the World (ROW). Unlike in Western samples, we observe that mental health discussions in India additionally express sadness, use negation, are present-focused, and are related to work and achievement. Illness is uniquely correlated to India, indicating the association between depression and physical health in Indian patients. Two clinical psychologists validated the findings from social media posts and found 95% of the top 20 topics associated with mental health discussions as prevalent in Indians. Significant linguistic variations in online mental health-related language in India compared to ROW, emphasize the importance of developing precision-targeted interventions that are culturally appropriate.
- Abstract（参考訳）: 精神社会的ストレスや精神障害の症状は文化によって異なる。
しかし、現在のソーシャルメディアにおけるメンタルヘルス表現の理解は、主にWEIRD(Western, Educated, Industrialized, Rich, Democratic)の文脈での研究に由来する。
本稿では,インドにおける個人によるRedditのメンタルヘルス投稿を分析し,Ress of the World (ROW) のユーザと比較して,インドの文脈に特有のオンラインうつ病言語の変化を明らかにする。
西洋のサンプルと異なり、インドにおけるメンタルヘルスに関する議論は、悲しみを表現し、否定を使い、現在に焦点を当てており、仕事や達成に関連している。
病気はインドと一意に相関しており、インドの患者のうつ病と身体の健康との関連が示唆されている。
2人の臨床心理学者が、ソーシャルメディアの投稿から得られた知見を検証し、インド人が一般的であるメンタルヘルスの議論に関連するトップ20のトピックの95%を発見した。
インドにおけるオンラインメンタルヘルス関連言語における重要な言語的変化は、ROWと比較して、文化的に適切である精密な介入を開発することの重要性を強調している。
関連論文リスト
- The Face of Populism: Examining Differences in Facial Emotional Expressions of Political Leaders Using Machine Learning [50.24983453990065]
私たちは15カ国の政治指導者の220本のYouTubeビデオのサンプルをディープラーニングで処理しています。
ポピュリスト・レトリックの度合いが異なるリーダー群間での負の感情の平均スコアの統計的に有意な差を観察した。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T18:32:49Z) - Emotion fusion for mental illness detection from social media: A survey [16.410940528107115]
精神病は世界中で最も多い公衆衛生問題の一つである。
ソーシャルメディア上でユーザーが作成した投稿を分析し、精神疾患の早期発見に対する研究の関心が高まっている。
感情と精神疾患の相関関係から,感情情報の活用と融合が重要な研究トピックに発展してきた。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-04-19T08:28:34Z) - NLP as a Lens for Causal Analysis and Perception Mining to Infer Mental
Health on Social Media [10.342474142256842]
我々は、臨床心理学の実践とパーソナライズされた精神医療に最適な影響を与えるために、より簡潔で説明可能な研究が必要であると論じる。
自然言語処理(NLP)の範囲内では,因果解析と知覚マイニングに関連する重要な調査領域を探索する。
我々は、言語レンズを通して計算心理学の問題をモデル化するための、より説明可能なアプローチを提唱する。
論文 参考訳（メタデータ） (2023-01-26T09:26:01Z) - Semantic Similarity Models for Depression Severity Estimation [53.72188878602294]
本稿では、ソーシャルメディアの文章に基づいて、個人のうつ病の重症度を研究するための効率的なセマンティックパイプラインを提案する。
我々は,抑うつ症状と重度レベルに対応する代表訓練文の指標に対して意味的ランキングを生成するために,テストユーザ文を使用する。
本手法を2つのRedditベースのベンチマークで評価し,うつ病の重症度を指標として,最先端技術よりも30%改善した。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-11-14T18:47:26Z) - Affective Idiosyncratic Responses to Music [63.969810774018775]
本研究では,中国社会音楽プラットフォーム上での403万以上のリスナーコメントから,音楽に対する感情応答を測定する手法を開発した。
我々は,聴取者の感情反応を促進する音楽的,歌詞的,文脈的,人口動態的,精神的健康的効果をテストした。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-17T19:57:46Z) - Mental Illness Classification on Social Media Texts using Deep Learning
and Transfer Learning [55.653944436488786]
世界保健機関(WHO)によると、約4億5000万人が影響を受ける。
うつ病、不安症、双極性障害、ADHD、PTSDなどの精神疾患。
本研究では、Redditプラットフォーム上の非構造化ユーザデータを分析し、うつ病、不安、双極性障害、ADHD、PTSDの5つの一般的な精神疾患を分類する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-07-03T11:33:52Z) - Mental Disorders on Online Social Media Through the Lens of Language and
Behaviour: Analysis and Visualisation [7.133136338850781]
本研究では,精神疾患に罹患したソーシャルメディア利用者を特徴づけ,識別する要因について検討する。
副詞や動詞の時制,話題固有の語彙など,機能語の使用に有意な差異が認められた。
マイクロブログプラットフォーム上での言語使用が、精神疾患を持つユーザにとって区別しにくいことを示す証拠が見つかっている。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-02-07T15:29:01Z) - Social media emotion macroscopes reflect emotional experiences in
society at large [0.12656629989060433]
ソーシャルメディアは、大規模かつ長期間にわたって人間の行動に関するデータを生成する。
近年の研究では、ソーシャルメディアの感情と個人レベルでの質問票の相関が弱いことが示されている。
社会全体のレベルでの感情の時間的進化を追跡するために、ソーシャルメディアの感情マクロスコープの有効性を検証した研究はない。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-28T09:40:42Z) - Exploring Self-Identified Counseling Expertise in Online Support Forums [26.086207762353336]
本研究は, 他者との相互作用と, 自己識別型精神保健専門家との相互作用の差異について検討する。
我々の研究は、医療専門家がソーシャルネットワークで健康情報や支援をどう扱うかを理解するための開発努力に貢献する。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-06-24T12:53:07Z) - Learning Triadic Belief Dynamics in Nonverbal Communication from Videos [81.42305032083716]
非言語コミュニケーションはエージェント間で豊富な社会情報を伝達することができる。
本論文では,エージェントの精神状態を表現,モデル化,学習,推論するために,異なる非言語的コミュニケーションキューを組み込んだ。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-04-07T00:52:04Z) - Analyzing COVID-19 on Online Social Media: Trends, Sentiments and
Emotions [44.92240076313168]
我々は、2020年1月20日から2020年5月11日までの間に、TwitterとWeiboの投稿に基づいて、アメリカ人と中国人の感情的な軌跡を分析した。
中国と国連の2つの非常に異なる国とは対照的に、異なる文化におけるCOVID-19に対する人々の見解に顕著な違いが浮かび上がっている。
我々の研究は、公共の感情やパンデミックに対する懸念をリアルタイムで明らかにするための計算的アプローチを提供し、政策立案者が人々のニーズをよりよく理解し、それによって最適な政策を立案するのに役立つ可能性がある。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-05-29T09:24:38Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。