論文の概要: Measuring the Mental Health of Content Reviewers, a Systematic Review

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2502.00244v1
• Date: Sat, 01 Feb 2025 00:50:15 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-02-05 15:00:43.672738
• Title: Measuring the Mental Health of Content Reviewers, a Systematic Review
• Title（参考訳）: コンテンツレビュアーのメンタルヘルスを計測するシステムレビュー
• Authors: Alexandra Gonzalez, J. Nathan Matias,
• Abstract要約: 多くの労働者は、長期的、潜在的に不可逆的な心理的害を報告している。 この研究は、少量の曝露の後でも、他の種類の専門家に心理的に害を与える活動と似ている。 この体系的なレビューは、他の専門職からの心理的対策を要約し、コンテンツレビュアーの経験と関連づけるものである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 50.06646946044604
• License:
• Abstract: Artificial intelligence and social computing rely on hundreds of thousands of content reviewers to classify high volumes of harmful and forbidden content. Many workers report long-term, potentially irreversible psychological harm. This work is similar to activities that cause psychological harm to other kinds of helping professionals even after small doses of exposure. Yet researchers struggle to measure the mental health of content reviewers well enough to inform diagnoses, evaluate workplace improvements, hold employers accountable, or advance scientific understanding. This systematic review summarizes psychological measures from other professions and relates them to the experiences of content reviewers. After identifying 1,673 potential papers, we reviewed 143 that validate measures in related occupations. We summarize the uses of psychological measurement for content reviewing, differences between clinical and research measures, and 12 measures that are adaptable to content reviewing. We find serious gaps in measurement validity in regions where content review labor is common. Overall, we argue for reliable measures of content reviewer mental health that match the nature of the work and are culturally-relevant.
• Abstract（参考訳）: 人工知能とソーシャルコンピューティングは、有害で禁じられた大量のコンテンツを分類するために、何十万ものコンテンツレビュアーに依存している。 多くの労働者は、長期的、潜在的に不可逆的な心理的害を報告している。 この研究は、少量の曝露の後でも、他の種類の専門家に心理的に害を与える活動と似ている。 しかし、研究者は、診断、職場の改善の評価、雇用主の責任を負う、科学的理解を前進させるのに十分な、コンテンツレビュアーのメンタルヘルスを測定するのに苦労している。 この体系的なレビューは、他の専門職からの心理的対策を要約し、コンテンツレビュアーの経験と関連づけるものである。 我々は1,673件の潜在的論文を特定し、関連する職業における対策を検証した143件をレビューした。 本稿では,コンテンツレビューにおける心理的測定の活用,臨床と研究の差異,コンテンツレビューに適応する12の尺度について要約する。 コンテンツレビュー作業が一般的である地域では,測定の妥当性に深刻なギャップがある。 全体としては、作品の性質に合致し、文化的に関連性のあるコンテンツレビュアー精神保健の信頼性について論じる。

関連論文リスト

• Sentiment-guided Commonsense-aware Response Generation for Mental Health Counseling [28.17719749654601]
  反応生成にコモンセンス認識を取り入れた感情誘導機構であるEmpResを提案する。 ファンデーションモデルを活用し、コモンセンスの知識を活用することで、EmpResはクライアントの肯定的な感情を効果的に形作る応答を生成することを目指している。 以上の結果から,ユーザの91%がシステムの有効性を認め,80%が満足度を示し,85.45%以上がインターフェースの使用を継続し,他の人に推奨していることがわかった。
  論文  参考訳（メタデータ） (2025-01-06T15:41:52Z)
• PsychoGAT: A Novel Psychological Measurement Paradigm through Interactive Fiction Games with LLM Agents [68.50571379012621]
  心理的な測定は、精神健康、自己理解、そして個人の発達に不可欠である。 心理学ゲームAgenT(サイコガト)は、信頼性、収束妥当性、差別的妥当性などの心理学的指標において統計的に有意な卓越性を達成している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-02-19T18:00:30Z)
• An Integrative Survey on Mental Health Conversational Agents to Bridge Computer Science and Medical Perspectives [7.564560899044939]
  我々は、PRISMAフレームワークを用いて総合的な文献レビューを行い、コンピュータ科学と医学の両方で発行された534の論文をレビューする。 本研究は, 精神保健関連会話エージェントの構築に関する136つの重要な論文について, モデル化と実験設計手法の多様な特徴について述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-10-25T21:37:57Z)
• Handwriting and Drawing for Depression Detection: A Preliminary Study [53.11777541341063]
  精神健康に対する短期的コビデンスの影響は、不安や抑うつ症状の顕著な増加であった。 本研究の目的は、健康な人とうつ病患者を識別するために、オンライン手書き・図面解析という新しいツールを使用することである。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-02-05T22:33:49Z)
• Multi-task Learning for Personal Health Mention Detection on Social Media [70.23889100356091]
  本研究では、マルチタスク学習フレームワークを用いて、利用可能な注釈付きデータを活用し、メインタスクのパフォーマンスを向上させる。 我々は、感情検出を補助タスクとして利用することで、感情情報を対象タスクに組み込むことに重点を置いている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-12-09T23:49:00Z)
• Semantic Similarity Models for Depression Severity Estimation [53.72188878602294]
  本稿では、ソーシャルメディアの文章に基づいて、個人のうつ病の重症度を研究するための効率的なセマンティックパイプラインを提案する。 我々は,抑うつ症状と重度レベルに対応する代表訓練文の指標に対して意味的ランキングを生成するために,テストユーザ文を使用する。 本手法を2つのRedditベースのベンチマークで評価し,うつ病の重症度を指標として,最先端技術よりも30%改善した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-11-14T18:47:26Z)
• Interpretability by design using computer vision for behavioral sensing in child and adolescent psychiatry [3.975358343371988]
  我々は機械学習を用いて行動規範や金の標準行動評価システムの概念を導出する。 私たちの評価は、ネガティブな感情、活動レベル/覚醒、不安に対する人間の専門家評価に匹敵するものでした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2022-07-11T09:07:08Z)
• Social Behavior and Mental Health: A Snapshot Survey under COVID-19 Pandemic [6.5721468981020665]
  新型コロナウイルスのパンデミックは、私たちの生活、研究、社会化、再現方法を変えました。 オンラインソーシャルメディア分析を利用してユーザーの精神状態を検出し評価する研究が増えている。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-05-17T21:08:03Z)
• Assessing the Severity of Health States based on Social Media Posts [62.52087340582502]
  ユーザの健康状態の重症度を評価するために,テキストコンテンツとコンテキスト情報の両方をモデル化する多視点学習フレームワークを提案する。 多様なNLUビューは、ユーザの健康を評価するために、タスクと個々の疾患の両方に効果を示す。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-09-21T03:45:14Z)
• Psychometrics in Behavioral Software Engineering: A Methodological Introduction with Guidelines [19.40714760075466]
  本稿では,ソフトウェア工学研究者のための測定器評価のための心理測定理論を紹介する。 項目プール,項目レビュー,パイロットテスト,項目分析,要因分析,項目の統計特性,信頼性,妥当性,テストバイアスの公平性など,新たな心理的構造を運用する際の活動について詳述する。 心理学からの確立した方法の採用に向けて,SE研究における文化の変化を奨励したい。
  論文  参考訳（メタデータ） (2020-05-20T11:03:46Z)

関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。

指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。