論文の概要: Employing Social Media to Improve Mental Health Outcomes

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.05621v1
• Date: Thu, 09 Jan 2025 23:41:24 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-13 15:27:47.323328
• Title: Employing Social Media to Improve Mental Health Outcomes
• Title（参考訳）: ソーシャルメディアを活用したメンタルヘルスのアウトカム改善
• Authors: Munmun De Choudhury,
• Abstract要約: 本章では、メンタルヘルスと幸福のサービスにソーシャルメディアデータを活用した過去10年間に行われた研究について紹介する。 議論は3つのスラストに沿ってまとめられている: 第1はソーシャルメディアデータが、さまざまなメンタルヘルスの懸念に対するリスクの検出と予測にどのように利用されているかを強調するもので、第2のスラストは、現実世界でのソーシャルメディアベースのアルゴリズムの使用を可能にする翻訳パラダイムに焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 16.03236334555092
• License:
• Abstract: As social media platforms are increasingly adopted, the data the data people leave behind is shining new light into our understanding of phenomena, ranging from socio-economic-political events to the spread of infectious diseases. This chapter presents research conducted in the past decade that has harnessed social media data in the service of mental health and well-being. The discussion is organized along three thrusts: a first that highlights how social media data has been utilized to detect and predict risk to varied mental health concerns; a second thrust that focuses on translation paradigms that can enable to use of such social media based algorithms in the real-world; and the final thrust that brings to the fore the ethical considerations and challenges that engender the conduct of this research as well as its translation. The chapter concludes by noting open questions and problems in this emergent area, emphasizing the need for deeper interdisciplinary collaborations and participatory research design, incorporating and centering on human agency, and attention to societal inequities and harms that may result from or be exacerbated in this line of computational social science research.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアのプラットフォームが普及するにつれて、人々が残したデータは、社会経済的・政治的な出来事から伝染病の拡散に至るまで、私たちの現象に対する理解に新たな光を当てている。 本章では、メンタルヘルスと幸福のサービスにソーシャルメディアデータを活用した過去10年間に行われた研究について紹介する。 議論は3つのスラストに沿ってまとめられている: 第1はソーシャルメディアデータが、さまざまなメンタルヘルスの懸念に対するリスクの検出と予測にどのように利用されているかを強調するもので、第2のスラストは、現実世界でのソーシャルメディアベースのアルゴリズムの使用を可能にする翻訳パラダイムに焦点を当てている。 この章は、この創発的な領域におけるオープンな疑問と問題に言及し、より深い学際的なコラボレーションと参加型研究設計の必要性を強調し、人事に焦点をあて、社会的な不平等や害に注意を向け、この計算社会科学研究のこの系統で悪化または悪化する可能性がある。

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