論文の概要: Systematic Review: Text Processing Algorithms in Machine Learning and Deep Learning for Mental Health Detection on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16204v1
• Date: Mon, 21 Oct 2024 17:05:50 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2024-10-22 13:20:42.075137
• Title: Systematic Review: Text Processing Algorithms in Machine Learning and Deep Learning for Mental Health Detection on Social Media
• Title（参考訳）: システムレビュー:ソーシャルメディアにおけるメンタルヘルス検出のための機械学習とディープラーニングにおけるテキスト処理アルゴリズム
• Authors: Yuchen Cao, Jianglai Dai, Zhongyan Wang, Yeyubei Zhang, Xiaorui Shen, Yunchong Liu, Yexin Tian,
• Abstract要約: 本稿では,ソーシャルメディア上での抑うつ検出のための機械学習モデルの評価を行う。 モデルの信頼性と一般化可能性に影響を及ぼす重要なバイアスが見つかった。 否定のような言語的なニュアンスに明示的に対応した研究はわずか23%で、正確な感情分析に欠かせないものだった。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.037693031068634524
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• Abstract: The global rise in depression necessitates innovative detection methods for early intervention. Social media provides a unique opportunity to identify depression through user-generated posts. This systematic review evaluates machine learning (ML) models for depression detection on social media, focusing on biases and methodological challenges throughout the ML lifecycle. A search of PubMed, IEEE Xplore, and Google Scholar identified 47 relevant studies published after 2010. The Prediction model Risk Of Bias ASsessment Tool (PROBAST) was utilized to assess methodological quality and risk of bias. Significant biases impacting model reliability and generalizability were found. There is a predominant reliance on Twitter (63.8%) and English-language content (over 90%), with most studies focusing on users from the United States and Europe. Non-probability sampling methods (approximately 80%) limit representativeness. Only 23% of studies explicitly addressed linguistic nuances like negations, crucial for accurate sentiment analysis. Inconsistent hyperparameter tuning was observed, with only 27.7% properly tuning models. About 17% did not adequately partition data into training, validation, and test sets, risking overfitting. While 74.5% used appropriate evaluation metrics for imbalanced data, others relied on accuracy without addressing class imbalance, potentially skewing results. Reporting transparency varied, often lacking critical methodological details. These findings highlight the need to diversify data sources, standardize preprocessing protocols, ensure consistent model development practices, address class imbalance, and enhance reporting transparency. By overcoming these challenges, future research can develop more robust and generalizable ML models for depression detection on social media, contributing to improved mental health outcomes globally.
• Abstract（参考訳）: うつ病の世界的な増加は、早期介入のための革新的な検出方法を必要とする。 ソーシャルメディアは、ユーザーが作成した投稿を通じてうつ病を識別するユニークな機会を提供する。 この体系的なレビューでは、ソーシャルメディア上での抑うつ検出のための機械学習(ML)モデルを評価し、MLライフサイクル全体のバイアスと方法論的課題に焦点を当てる。 PubMed、IEEE Xplore、Google Scholarの検索では、2010年以降に出版された47の関連研究が特定された。 The Prediction Model Risk of Bias Assessment Tool (PROBAST) was using the methodological quality and risk of bias。 モデルの信頼性と一般化可能性に影響を及ぼす重要なバイアスが見つかった。 Twitter(63.8%)と英語コンテンツ(90%以上)に大きく依存している。 非確率サンプリング法(約80%)は、代表性を制限する。 否定のような言語的なニュアンスに明示的に対応した研究はわずか23%で、正確な感情分析に欠かせないものだった。 一貫性のないハイパーパラメータチューニングが観測され、適切なチューニングモデルは27.7%に過ぎなかった。 約17%は、データをトレーニング、検証、テストセットに適切に分割しておらず、過度に適合するリスクがあった。 74.5%は不均衡なデータに対する適切な評価基準を使用していたが、他のものは不均衡に対処せずに正確さに頼っていた。 透明性の報告は様々であり、しばしば重要な方法論の詳細を欠いていた。 これらの調査結果は、データソースの多様化、前処理プロトコルの標準化、一貫性のあるモデル開発プラクティスの確立、クラス不均衡への対処、レポート透明性の向上の必要性を強調している。 これらの課題を克服することで、将来の研究はソーシャルメディア上での抑うつ検出のためのより堅牢で一般化可能なMLモデルを開発することができ、世界中のメンタルヘルスの成果に寄与する。

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