論文の概要: Diverse Perspectives, Divergent Models: Cross-Cultural Evaluation of Depression Detection on Twitter

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2406.15362v1
• Date: Mon, 1 Apr 2024 03:59:12 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2024-07-01 07:21:03.983399
• Title: Diverse Perspectives, Divergent Models: Cross-Cultural Evaluation of Depression Detection on Twitter
• Title（参考訳）: ディバージェントモデルとディバージェントモデル:Twitterにおける抑うつ検出のクロスカルチャー評価
• Authors: Nuredin Ali, Charles Chuankai Zhang, Ned Mayo, Stevie Chancellor,
• Abstract要約: 我々は、異文化のTwitterデータに基づくAIモデルを構築するためのベンチマークデータセットの一般化を評価する。 以上の結果から,抑うつ検出モデルが世界規模で一般化しないことが示唆された。 事前訓練された言語モデルは、ロジスティック回帰と比較して最高の一般化を達成するが、落ち込んだユーザーと非西洋人ユーザーには依然として大きな差がある。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 4.462334751640166
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Social media data has been used for detecting users with mental disorders, such as depression. Despite the global significance of cross-cultural representation and its potential impact on model performance, publicly available datasets often lack crucial metadata related to this aspect. In this work, we evaluate the generalization of benchmark datasets to build AI models on cross-cultural Twitter data. We gather a custom geo-located Twitter dataset of depressed users from seven countries as a test dataset. Our results show that depression detection models do not generalize globally. The models perform worse on Global South users compared to Global North. Pre-trained language models achieve the best generalization compared to Logistic Regression, though still show significant gaps in performance on depressed and non-Western users. We quantify our findings and provide several actionable suggestions to mitigate this issue.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアデータは、うつ病などの精神疾患の患者を検出するために使われてきた。 異文化間の表現のグローバルな重要性とモデルパフォーマンスに対する潜在的な影響にもかかわらず、公開データセットには、この側面に関連する重要なメタデータが欠如していることが多い。 本研究では、異文化間Twitterデータに基づくAIモデルを構築するためのベンチマークデータセットの一般化を評価する。 テストデータセットとして、7カ国の落ち込んだユーザのジオロケーションされたカスタムTwitterデータセットを収集します。 以上の結果から,抑うつ検出モデルが世界規模で一般化しないことが示唆された。 このモデルは、Global Northと比べてGlobal Southのユーザにとっては悪いパフォーマンスだ。 事前訓練された言語モデルは、ロジスティック回帰と比較して最高の一般化を達成するが、落ち込んだユーザーと非西洋人ユーザーには依然として大きな差がある。 我々はこの知見を定量化し、この問題を軽減するためにいくつかの実用的な提案を行う。

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