論文の概要: Emotion Granularity from Text: An Aggregate-Level Indicator of Mental
Health
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.02281v1
- Date: Mon, 4 Mar 2024 18:12:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-06 17:49:43.284787
- Title: Emotion Granularity from Text: An Aggregate-Level Indicator of Mental
Health
- Title（参考訳）: テキストからの感情の粒度:メンタルヘルスの集約レベル指標
- Authors: Krishnapriya Vishnubhotla, Daniela Teodorescu, Mallory J. Feldman,
Kristen A. Lindquist, Saif M. Mohammad
- Abstract要約: 心理学において、個人の感情概念を区別する能力の変化を感情の粒度と呼ぶ。
高い感情の粒度は、より良い精神と身体の健康と結びついている。
低感情の粒度は、不適応な感情制御戦略や健康状態の悪化と結びついている。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 27.00019048231393
- License: http://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/
- Abstract: We are united in how emotions are central to shaping our experiences; and
yet, individuals differ greatly in how we each identify, categorize, and
express emotions. In psychology, variation in the ability of individuals to
differentiate between emotion concepts is called emotion granularity
(determined through self-reports of one's emotions). High emotion granularity
has been linked with better mental and physical health; whereas low emotion
granularity has been linked with maladaptive emotion regulation strategies and
poor health outcomes. In this work, we propose computational measures of
emotion granularity derived from temporally-ordered speaker utterances in
social media (in lieu of self-reports that suffer from various biases). We then
investigate the effectiveness of such text-derived measures of emotion
granularity in functioning as markers of various mental health conditions
(MHCs). We establish baseline measures of emotion granularity derived from
textual utterances, and show that, at an aggregate level, emotion granularities
are significantly lower for people self-reporting as having an MHC than for the
control population. This paves the way towards a better understanding of the
MHCs, and specifically the role emotions play in our well-being.
- Abstract（参考訳）: 私たちは、感情が体験を形作る上で中心的な役割を担っている。しかしながら、個人の感情の識別、分類、表現の仕方に大きな違いがある。
心理学において、感情概念を区別する個人の能力の変動は、感情粒度(感情の自己報告を通じて決定される)と呼ばれる。
高い感情の粒度は、より良い精神的および身体的健康と結びついているが、低い感情の粒度は、不適応な感情制御戦略と悪い健康結果に結びついている。
本研究では,ソーシャルメディアにおける時間順話者発話から得られる感情の粒度の計算手法を提案する(様々なバイアスに悩まされる自己報告の代わりに)。
次に, 種々のメンタルヘルス状態(MHC)の指標として機能する感情の粒度のテキストによる測定の有効性を検討した。
本研究は,テキスト発話に基づく感情粒度の基本尺度を定式化し,総合レベルでは,感情粒度が対照個体群よりも自己報告者において有意に低いことを示す。
これは、MHCの理解を深める道、特に私たちの幸福において感情が果たす役割を舗装します。
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