論文の概要: Understanding Mental Health Content on Social Media and Its Effect Towards Suicidal Ideation
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2501.09309v1
- Date: Thu, 16 Jan 2025 05:46:27 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-01-17 15:12:00.982529
- Title: Understanding Mental Health Content on Social Media and Its Effect Towards Suicidal Ideation
- Title（参考訳）: ソーシャルメディアにおけるメンタルヘルスの内容の理解と適切な考えへの効果
- Authors: Mohaiminul Islam Bhuiyan, Nur Shazwani Kamarudin, Nur Hafieza Ismail,
- Abstract要約: この研究は、膨大な量のソーシャルメディアデータを分析して言語パターンを検出するために、これらの技術の応用について詳述している。
自殺予防にこれらの技術を用いる際の現実の有効性、限界、倫理的考察を評価する。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
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- Abstract: This review underscores the critical need for effective strategies to identify and support individuals with suicidal ideation, exploiting technological innovations in ML and DL to further suicide prevention efforts. The study details the application of these technologies in analyzing vast amounts of unstructured social media data to detect linguistic patterns, keywords, phrases, tones, and contextual cues associated with suicidal thoughts. It explores various ML and DL models like SVMs, CNNs, LSTM, neural networks, and their effectiveness in interpreting complex data patterns and emotional nuances within text data. The review discusses the potential of these technologies to serve as a life-saving tool by identifying at-risk individuals through their digital traces. Furthermore, it evaluates the real-world effectiveness, limitations, and ethical considerations of employing these technologies for suicide prevention, stressing the importance of responsible development and usage. The study aims to fill critical knowledge gaps by analyzing recent studies, methodologies, tools, and techniques in this field. It highlights the importance of synthesizing current literature to inform practical tools and suicide prevention efforts, guiding innovation in reliable, ethical systems for early intervention. This research synthesis evaluates the intersection of technology and mental health, advocating for the ethical and responsible application of ML, DL, and NLP to offer life-saving potential worldwide while addressing challenges like generalizability, biases, privacy, and the need for further research to ensure these technologies do not exacerbate existing inequities and harms.
- Abstract（参考訳）: このレビューは、自殺防止の取り組みをさらに進めるために、MLとDLの技術革新を活用して、自殺の考えを持つ個人を特定し、支援するための効果的な戦略の批判的必要性を浮き彫りにしている。
この研究は、言語パターン、キーワード、フレーズ、トーン、そして自殺思考に関連する文脈的手がかりを検出するために、膨大な量の非構造化ソーシャルメディアデータを分析するためのこれらの技術の応用について詳述している。
SVM、CNN、LSTM、ニューラルネットワークといったさまざまなMLおよびDLモデルと、複雑なデータパターンとテキストデータ内の感情的なニュアンスを解釈する上での有効性について検討している。
リスクの高い個人をデジタルトレースで識別することで、これらの技術が救命ツールとして機能する可能性について論じる。
さらに、これらの技術を自殺予防に利用することの現実世界の有効性、限界、倫理的考察を評価し、責任ある開発と利用の重要性を強調している。
この研究は、近年の研究、方法論、ツール、技術を分析して、重要な知識ギャップを埋めることを目的としている。
これは、実践的なツールや自殺予防活動を伝えるために現在の文献を合成することの重要性を強調し、早期介入のための信頼性のある倫理的システムにおける革新を導く。
この研究合成は、ML、DL、NLPの倫理的かつ責任ある応用を世界に提供し、一般化可能性、偏見、プライバシーといった課題に対処し、これらの技術が既存の不平等や害を悪化させないようさらなる研究の必要性に対処するために、技術とメンタルヘルスの交差点を評価する。
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