論文の概要: Detecting a Proxy for Potential Comorbid ADHD in People Reporting Anxiety Symptoms from Social Media Data
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2403.05561v1
- Date: Sat, 17 Feb 2024 10:32:43 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2024-03-25 08:36:53.257746
- Title: Detecting a Proxy for Potential Comorbid ADHD in People Reporting Anxiety Symptoms from Social Media Data
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアデータから不安症状を報告した人におけるADHDの危険因子の検出
- Authors: Claire S. Lee, Noelle Lim, Michael Guerzhoy,
- Abstract要約: ADHDの成人の最大50%は不安障害を患っている可能性がある。
不安を呈する患者はADHDを考慮せずに不安の治療を受けることができる。
不安を伴うADHDに付随するデータがソーシャルメディアデータからどのように得られるかを示す。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0559252110342703
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: We present a novel task that can elucidate the connection between anxiety and ADHD; use Transformers to make progress toward solving a task that is not solvable by keyword-based classifiers; and discuss a method for visualization of our classifier illuminating the connection between anxiety and ADHD presentations. Up to approximately 50% of adults with ADHD may also have an anxiety disorder and approximately 30\% of adults with anxiety may also have ADHD. Patients presenting with anxiety may be treated for anxiety without ADHD ever being considered, possibly affecting treatment. We show how data that bears on ADHD that is comorbid with anxiety can be obtained from social media data, and show that Transformers can be used to detect a proxy for possible comorbid ADHD in people with anxiety symptoms. We collected data from anxiety and ADHD online forums (subreddits). We identified posters who first started posting in the Anxiety subreddit and later started posting in the ADHD subreddit as well. We use this subset of the posters as a proxy for people who presented with anxiety symptoms and then became aware that they might have ADHD. We fine-tune a Transformer architecture-based classifier to classify people who started posting in the Anxiety subreddit and then started posting in the ADHD subreddit vs. people who posted in the Anxiety subreddit without later posting in the ADHD subreddit. We show that a Transformer architecture is capable of achieving reasonable results (76% correct for RoBERTa vs. under 60% correct for the best keyword-based model, both with 50% base rate).
- Abstract（参考訳）: 本稿では,不安とADHDの関連性を解明する新しいタスクを提案する。また,キーワードベースの分類器では解けない課題の解決に向けてトランスフォーマーを用いて,不安とADHDの関連性を示す分類器の可視化手法について議論する。
ADHDを持つ成人の約50%は不安障害があり、不安を持つ成人の約30%はADHDを持つ可能性がある。
不安を呈する患者は、ADHDを考慮せずに不安の治療を受け、治療に影響を及ぼす可能性がある。
不安を伴うADHDに付随するデータがソーシャルメディアデータからどのように得られるかを示すとともに,不安症状のある人のADHDに影響を及ぼすプロキシを検出するためにトランスフォーマーが利用できることを示す。
不安とADHDオンラインフォーラム(サブレディット)からデータを収集した。
不安サブレディットに投稿開始後,ADHDサブレディットに投稿開始したポスターも同定した。
不安症状を発症した人々の代理としてポスターのこのサブセットを使用し,ADHDを発症する可能性を認識した。
我々は、Transformerアーキテクチャベースの分類器を微調整し、Anxiety subredditに投稿し始め、ADHD subredditに投稿した人とAnxiety subredditに投稿した人とADHD subredditに投稿した人を分類した。
トランスフォーマーアーキテクチャは,適切な結果(RoBERTaに対して76%,キーワードベースモデルでは60%,ベースレートでは50%)を得られることを示す。
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