論文の概要: SABIA: An AI-Powered Tool for Detecting Opioid-Related Behaviors on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2508.10046v1
• Date: Tue, 12 Aug 2025 06:52:41 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-08-15 22:24:48.047479
• Title: SABIA: An AI-Powered Tool for Detecting Opioid-Related Behaviors on Social Media
• Title（参考訳）: SABIA: ソーシャルメディア上のオピオイド関連行動を検出するAIツール
• Authors: Muhammad Ahmad, Fida Ullah, Muhammad Usman, Ildar Batyrshin, Grigori Sidorov,
• Abstract要約: ソーシャルメディアプラットフォームは、患者の行動、薬物使用、メンタルヘルス問題に関する洞察を提供することによって、公衆衛生上の課題を理解するための貴重なツールとなっている。 本研究では,ソーシャルメディアにおけるオピオイド関連ユーザ行動の問題に対処する。 Redditの投稿から新しいデータセットが構築され、Dealers、Active Opioid Users、Recovered Users、Prescription Users、Non-Usersという5つのクラスでオピオイドユーザーの振る舞いを識別した。 その結果、SABIAはベンチマーク性能を達成し、ベースライン(ロジスティック回帰、LR = 0.86)を上回り、精度を向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 5.191923980821674
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: Social media platforms have become valuable tools for understanding public health challenges by offering insights into patient behaviors, medication use, and mental health issues. However, analyzing such data remains difficult due to the prevalence of informal language, slang, and coded communication, which can obscure the detection of opioid misuse. This study addresses the issue of opioid-related user behavior on social media, including informal expressions, slang terms, and misspelled or coded language. We analyzed the existing Bidirectional Encoder Representations from Transformers (BERT) technique and developed a BERT-BiLSTM-3CNN hybrid deep learning model, named SABIA, to create a single-task classifier that effectively captures the features of the target dataset. The SABIA model demonstrated strong capabilities in capturing semantics and contextual information. The proposed approach includes: (1) data preprocessing, (2) data representation using the SABIA model, (3) a fine-tuning phase, and (4) classification of user behavior into five categories. A new dataset was constructed from Reddit posts, identifying opioid user behaviors across five classes: Dealers, Active Opioid Users, Recovered Users, Prescription Users, and Non-Users, supported by detailed annotation guidelines. Experiments were conducted using supervised learning. Results show that SABIA achieved benchmark performance, outperforming the baseline (Logistic Regression, LR = 0.86) and improving accuracy by 9.30%. Comparisons with seven previous studies confirmed its effectiveness and robustness. This study demonstrates the potential of hybrid deep learning models for detecting complex opioid-related behaviors on social media, supporting public health monitoring and intervention efforts.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディアプラットフォームは、患者の行動、薬物使用、メンタルヘルス問題に関する洞察を提供することによって、公衆衛生上の課題を理解するための貴重なツールとなっている。 しかし, 非公式言語やスラング, 符号化通信が普及し, オピオイド誤用の検出が曖昧になるため, このようなデータ分析は依然として困難である。 本研究では,ソーシャルメディアにおけるオピオイド関連ユーザ行動の問題に対処する。 本研究では,既存の変換器(BERT)による双方向エンコーダ表現を解析し,BERT-BiLSTM-3CNNハイブリッドディープラーニングモデルSABIAを開発した。 SABIAモデルは意味論と文脈情報をキャプチャする強力な能力を示した。 提案手法は,(1)データ前処理,(2)SABIAモデルを用いたデータ表現,(3)微調整フェーズ,(4)ユーザの動作を5つのカテゴリに分類する。 Redditの投稿から新しいデータセットが構築され、Dealers、Active Opioid Users、Recovered Users、Prescription Users、Non-Usersという5つのクラスでオピオイドユーザーの振る舞いを識別した。 教師付き学習を用いて実験を行った。 その結果、SABIAはベンチマーク性能を達成し、ベースライン(ロジスティック回帰、LR = 0.86)を上回り、精度を9.30%向上した。 従来の7つの研究との比較により、その有効性と堅牢性が確認された。 本研究では,ソーシャルメディア上での複雑なオピオイド関連行動を検出し,公衆衛生モニタリングと介入活動を支援するためのハイブリッドディープラーニングモデルの可能性を示す。

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