Fugu-MT 論文翻訳(概要): Depression Risk Assessment in Social Media via Large Language Models

論文の概要: Depression Risk Assessment in Social Media via Large Language Models

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2604.19887v1
Date: Tue, 21 Apr 2026 18:09:37 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-04-23 15:36:10.673743
Title: Depression Risk Assessment in Social Media via Large Language Models
Title（参考訳）: 大規模言語モデルによるソーシャルメディアの抑うつリスク評価
Authors: Giorgia Gulino, Manuel Petrucci,
Abstract要約: うつ病は世界中で最も流行し、不安定な精神状態の1つである。ソーシャルメディアプラットフォームは、心理的幸福の監視を自動化するために、自然主義的な言語信号の豊富な情報源を提供する。 Reddit投稿において,抑うつリスク評価のためのLarge Language Models (LLMs) に基づくシステムを提案する。
参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Abstract: Depression is one of the most prevalent and debilitating mental health conditions worldwide, frequently underdiagnosed and undertreated. The proliferation of social media platforms provides a rich source of naturalistic linguistic signals for the automated monitoring of psychological well-being. In this work, we propose a system based on Large Language Models (LLMs) for depression risk assessment in Reddit posts, through multi-label classification of eight depression-associated emotions and the computation of a weighted severity index. The method is evaluated in a zero-shot setting on the annotated DepressionEmo dataset (~6,000 posts) and applied in-the-wild to 469,692 comments collected from four subreddits over the period 2024-2025. Our best model, gemma3:27b, achieves micro-F1 = 0.75 and macro-F1 = 0.70, results competitive with purpose-built fine-tuned models (BART: micro-F1 = 0.80, macro-F1 = 0.76). The in-the-wild analysis reveals consistent and temporally stable risk profiles across communities, with marked differences between r/depression and r/anxiety. Our findings demonstrate the feasibility of a cost-effective, scalable approach for large-scale psychological monitoring.
Abstract（参考訳）: うつ病は世界中で最も流行し、不安定な精神状態の1つであり、しばしば過度に診断され、治療を受けていない。ソーシャルメディアプラットフォームの普及は、心理学的幸福の監視を自動化するために、自然主義的な言語信号の豊富な情報源を提供する。本研究では,8つの抑うつ関連感情の多ラベル分類と重み付き重み付けされた重み付けされた重み付けされた重み付き重み付け指標の計算により,レディット投稿における抑うつリスク評価のためのLarge Language Models(LLM)に基づくシステムを提案する。 2024年から2025年の間に、4つのサブレディットから収集された469,692個のコメントに対して、注釈付きDepressionEmoデータセット(約6,000の投稿)のゼロショット設定で評価を行った。我々の最良のモデル gemma3:27b はmicro-F1 = 0.75 と macro-F1 = 0.70 を達成し、目的に調整されたモデル(BART: micro-F1 = 0.80, macro-F1 = 0.76)と競合する。 in-the-wild分析では、コミュニティ全体で一貫した、時間的に安定したリスクプロファイルが示され、r/depressionとr/anxietyの間に顕著な違いがある。本研究は,大規模心理モニタリングのための費用対効果,スケーラブルなアプローチの実現可能性を示すものである。

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