論文の概要: Identifying social isolation themes in NVDRS text narratives using topic modeling and text-classification methods

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2506.15030v1
• Date: Wed, 18 Jun 2025 00:13:42 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-06-19 19:35:51.510749
• Title: Identifying social isolation themes in NVDRS text narratives using topic modeling and text-classification methods
• Title（参考訳）: トピックモデリングとテキスト分類法を用いたNVDRSテキスト物語における社会的孤立テーマの同定
• Authors: Drew Walker, Swati Rajwal, Sudeshna Das, Snigdha Peddireddy, Abeed Sarker,
• Abstract要約: 社会的孤立と孤独は、現在米国国家暴力死亡報告システムに記録されていない。 自然言語処理(NLP)技術は、法執行機関や検診医の物語においてこれらの構造を特定するために用いられる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 2.2822409889718798
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Social isolation and loneliness, which have been increasing in recent years strongly contribute toward suicide rates. Although social isolation and loneliness are not currently recorded within the US National Violent Death Reporting System's (NVDRS) structured variables, natural language processing (NLP) techniques can be used to identify these constructs in law enforcement and coroner medical examiner narratives. Using topic modeling to generate lexicon development and supervised learning classifiers, we developed high-quality classifiers (average F1: .86, accuracy: .82). Evaluating over 300,000 suicides from 2002 to 2020, we identified 1,198 mentioning chronic social isolation. Decedents had higher odds of chronic social isolation classification if they were men (OR = 1.44; CI: 1.24, 1.69, p<.0001), gay (OR = 3.68; 1.97, 6.33, p<.0001), or were divorced (OR = 3.34; 2.68, 4.19, p<.0001). We found significant predictors for other social isolation topics of recent or impending divorce, child custody loss, eviction or recent move, and break-up. Our methods can improve surveillance and prevention of social isolation and loneliness in the United States.
• Abstract（参考訳）: 近年の社会的孤立と孤独は自殺率に強く寄与している。 社会的孤立と孤独は、現在、米国国家暴力死亡報告システム(NVDRS)の構造変数には記録されていないが、自然言語処理(NLP)技術は、法執行機関や検視官の物語の中でこれらの構造を識別するために用いられる。 トピックモデリングを用いて辞書開発と教師付き学習分類器を生成し,高品質な分類器を開発した(平均F1: .86,精度: .82)。 2002年から2020年にかけて30万人以上の自殺を評価したところ、1,198人が慢性的な社会的孤立を訴えた。 男性(OR = 1.44; CI: 1.24, 1.69, p<.0001)、ゲイ(OR = 3.68; 1.97, 6.33, p<.0001)、離婚した(OR = 3.34; 2.68, 4.19, p<.0001)。 また,近年の離婚や差し迫った離婚,児童養育の喪失,退去や最近の転居,離別などの社会的孤立の要因について,有意な予測が得られた。 我々の方法は、米国の社会的孤立と孤独の監視と予防を改善することができる。

関連論文リスト

• Causal Micro-Narratives [62.47217054314046]
  テキストから因果マイクロナラティブを分類する新しい手法を提案する。 これらの物語は、対象対象の因果関係と/または効果の文レベルの説明である。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-10-07T17:55:10Z)
• SS-GEN: A Social Story Generation Framework with Large Language Models [87.11067593512716]
  自閉症スペクトラム障害(ASD)を持つ子供たちは、しばしば社会的状況を誤解し、日々のルーチンに参加するのに苦労する。 社会物語は伝統的にこれらの課題に対処するために厳格な制約の下で心理学の専門家によって作られた。 幅広い範囲でリアルタイムでソーシャルストーリーを生成するフレームワークである textbfSS-GEN を提案する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-22T00:14:48Z)
• The Devil is in the Neurons: Interpreting and Mitigating Social Biases in Pre-trained Language Models [78.69526166193236]
  プレトレーニング言語モデル(PLM)は、社会的バイアスのような有害な情報を含むことが認識されている。 我々は,社会バイアスなどの望ましくない行動に起因する言語モデルにおいて,正確に単位(すなわちニューロン)を特定するために,sc Social Bias Neuronsを提案する。 StereoSetの以前の測定値からわかるように、我々のモデルは、低コストで言語モデリング能力を維持しながら、より高い公平性を達成する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-06-14T15:41:06Z)
• White Men Lead, Black Women Help? Benchmarking and Mitigating Language Agency Social Biases in LLMs [58.27353205269664]
  社会的バイアスは、Large Language Model(LLM)生成コンテンツにおいて言語エージェンシーに現れる。 LLMのバイアスを包括的に評価するLanguage Agency Bias Evaluationベンチマークを導入する。 LABEを用いて,近年の3つのLLM(ChatGPT,Llama3,Mistral)における言語エージェントの社会的バイアスを明らかにした。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-04-16T12:27:54Z)
• Reliability Analysis of Psychological Concept Extraction and Classification in User-penned Text [9.26840677406494]
  私たちはLoSTデータセットを使って、Redditユーザーの投稿に低い自尊心があることを示唆するニュアンスのあるテキストキューをキャプチャします。 以上の結果から, PLM の焦点を Trigger と Consequences からより包括的な説明に移行する必要性が示唆された。
  論文  参考訳（メタデータ） (2024-01-12T17:19:14Z)
• Conceptualizing Suicidal Behavior: Utilizing Explanations of Predicted Outcomes to Analyze Longitudinal Social Media Data [2.76101452577748]
  新型コロナウイルスのパンデミックは世界中でメンタルヘルスの危機をエスカレートしている。 自殺は、恥、虐待、放棄、うつ病のような精神状態などの社会的要因によって引き起こされる。 これらの状況が発展するにつれて、自殺的思考の兆候がソーシャルメディアの相互作用に現れる可能性がある。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-12-13T17:15:12Z)
• LonXplain: Lonesomeness as a Consequence of Mental Disturbance in Reddit Posts [0.41998444721319217]
  ソーシャルメディアは、自然言語処理(NLP)を通して潜在精神状態を推測する潜在的な情報源である 心理学理論に関する既存の文献は、孤独が対人的リスク要因の主な結果であることを示している。 ソーシャルメディア投稿における一意性検出を、説明可能な二項分類問題として定式化する。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-05-30T04:21:24Z)
• Stable Bias: Analyzing Societal Representations in Diffusion Models [72.27121528451528]
  本稿では,テキスト・ツー・イメージ(TTI)システムにおける社会的バイアスを探索する新しい手法を提案する。 我々のアプローチは、プロンプト内の性別や民族のマーカーを列挙して生成された画像の変動を特徴づけることに依存している。 我々はこの手法を利用して3つのTTIシステムによって生成された画像を分析し、そのアウトプットが米国の労働人口層と相関しているのに対して、彼らは常に異なる範囲において、限界化されたアイデンティティを低く表現している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-03-20T19:32:49Z)
• Topic Modelling of Swedish Newspaper Articles about Coronavirus: a Case Study using Latent Dirichlet Allocation Method [8.405827390095064]
  トピックモデリング(TM)は、自然言語理解(NLU)と自然言語処理(NLP)の研究分野からのものである。 本研究では,LDA(Latent Dirichlet Allocation)法を用いて,コロナウイルスに関するスウェーデンの新聞記事の話題変化をモデル化する。 我々は,2020年1月17日から2021年3月13日までの約1年2ヶ月間のトピック変更に関する6515の論文,適用方法,統計データを含むコーパスについて述べる。
  論文  参考訳（メタデータ） (2023-01-08T12:33:58Z)
• An ensemble deep learning technique for detecting suicidal ideation from posts in social media platforms [0.0]
  本稿ではLSTM-Attention-CNN複合モデルを提案する。 提案されたモデルは90.3%の精度、F1スコア92.6%の精度を示した。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-12-17T15:34:03Z)
• Quantifying the Suicidal Tendency on Social Media: A Survey [0.0]
  自殺は早産だが予防可能な死因の1つである。 近年の研究では、ソーシャルメディアデータのマイニングが、利用者の自殺傾向の定量化に役立っていることが示されている。 本書は、精神医療の分類を解明し、ソーシャルメディアデータにおける自殺傾向の定量化の可能性を検討するための最近の試みを強調している。
  論文  参考訳（メタデータ） (2021-10-04T12:26:14Z)

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。