論文の概要: Machine Learning Approaches for Mental Illness Detection on Social Media: A Systematic Review of Biases and Methodological Challenges

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2410.16204v3
• Date: Sat, 15 Feb 2025 07:27:21 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-18 14:06:10.860777
• Title: Machine Learning Approaches for Mental Illness Detection on Social Media: A Systematic Review of Biases and Methodological Challenges
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるメンタル障害検出のための機械学習アプローチ : バイアスと方法論的課題の体系的レビュー
• 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データを用いた精神疾患検出のための機械学習モデルについて検討する。 機械学習ライフサイクル全体で発生するバイアスと方法論上の課題を強調します。 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る。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.037693031068634524
• License:
• Abstract: The global increase in mental illness requires innovative detection methods for early intervention. Social media provides a valuable platform to identify mental illness through user-generated content. This systematic review examines machine learning (ML) models for detecting mental illness, with a particular focus on depression, using social media data. It highlights biases and methodological challenges encountered 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. The review reveals significant biases affecting model reliability and generalizability. A predominant reliance on Twitter (63.8%) and English-language content (over 90%) limits diversity, with most studies focused on users from the United States and Europe. Non-probability sampling (80%) limits representativeness. Only 23% explicitly addressed linguistic nuances like negations, crucial for accurate sentiment analysis. Inconsistent hyperparameter tuning (27.7%) and inadequate data partitioning (17%) risk 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, ensure consistent model development, 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）: 精神疾患の世界的な増加には、早期介入のための革新的な検出方法が必要である。 ソーシャルメディアは、ユーザー生成コンテンツを通じて精神疾患を識別するための貴重なプラットフォームを提供する。 本稿では,精神疾患を検出するための機械学習(ML)モデルについて,特に抑うつに焦点をあて,ソーシャルメディアデータを用いて検討する。 MLライフサイクル全体で発生するバイアスと方法論上の課題を強調します。 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。 レビューでは、モデルの信頼性と一般化可能性に重大なバイアスが明らかになっている。 Twitter(63.8%)と英語コンテンツ(90%以上)への依存は多様性を制限しており、ほとんどの研究は米国とヨーロッパからのユーザーに焦点を当てている。 非確率サンプリング(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ついて、正確な感情分析に欠かせないことはわずか23%だった。 一貫性のないハイパーパラメータチューニング(27.7%)と不十分なデータパーティショニング(17%)のリスクオーバーフィッティング。 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。 これらの発見は、データソースの多様化、事前処理の標準化、一貫性のあるモデル開発を保証すること、クラスの不均衡に対処すること、レポートの透明性を高めること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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