論文の概要: Social Media for Mental Health: Data, Methods, and Findings

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2511.07914v1
• Date: Wed, 12 Nov 2025 01:28:30 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-11-12 20:17:03.539832
• Title: Social Media for Mental Health: Data, Methods, and Findings
• Title（参考訳）: メンタルヘルスのためのソーシャルメディア:データ,方法,発見
• Authors: Nur Shazwani Kamarudin, Ghazaleh Beigi, Lydia Manikonda, Huan Liu,
• Abstract要約: 本章は、ソーシャルメディアデータの普及によるメンタルヘルスの課題に関する、最先端の研究方法論と知見について研究する。 特に、この章では、ユーザ開示で表現された言語的、視覚的、感情的な指標について記述している。 この章の主目的は、この新しいデータソースをいかにタップして医療実践を改善し、タイムリーなサポートを提供し、政府や政策立案者に影響を及ぼすかを示すことである。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 7.498939749404979
• License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
• Abstract: There is an increasing number of virtual communities and forums available on the web. With social media, people can freely communicate and share their thoughts, ask personal questions, and seek peer-support, especially those with conditions that are highly stigmatized, without revealing personal identity. We study the state-of-the-art research methodologies and findings on mental health challenges like de- pression, anxiety, suicidal thoughts, from the pervasive use of social media data. We also discuss how these novel thinking and approaches can help to raise awareness of mental health issues in an unprecedented way. Specifically, this chapter describes linguistic, visual, and emotional indicators expressed in user disclosures. The main goal of this chapter is to show how this new source of data can be tapped to improve medical practice, provide timely support, and influence government or policymakers. In the context of social media for mental health issues, this chapter categorizes social media data used, introduces different deployed machine learning, feature engineering, natural language processing, and surveys methods and outlines directions for future research.
• Abstract（参考訳）: Web上には、仮想コミュニティやフォーラムが増えている。 ソーシャルメディアでは、人々は自分の考えを自由に伝え、共有したり、個人的な質問をしたり、ピアサポートを求めることができる。 本研究では, うつ病, 不安, 自殺思考などのメンタルヘルスの課題について, ソーシャルメディアデータの利用状況から, 最新の研究手法と知見について検討した。 また、これらの新しい思考とアプローチが、前例のない方法でメンタルヘルス問題に対する認識を高めるのにどのように役立つかについても論じる。 特に、この章では、ユーザ開示で表現された言語的、視覚的、感情的な指標について記述している。 この章の主目的は、この新しいデータソースをいかにタップして医療実践を改善し、タイムリーなサポートを提供し、政府や政策立案者に影響を及ぼすかを示すことである。 メンタルヘルス問題におけるソーシャルメディアの文脈において、この章は使用されるソーシャルメディアデータを分類し、異なるデプロイされた機械学習、特徴工学、自然言語処理、調査方法、今後の研究の方向性を概説する。

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