論文の概要: Understanding the Sociocultural Dimensions of Mental Health Discourse in Arabic-Language X Communities

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.08307v1
• Date: Sat, 06 Jun 2026 19:31:39 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2026-06-09 14:42:06.033019
• Title: Understanding the Sociocultural Dimensions of Mental Health Discourse in Arabic-Language X Communities
• Title（参考訳）: アラビア語・言語Xコミュニティにおける精神保健談話の社会文化的次元の理解
• Authors: Amal Alqahtani, Rana Salama, Mona Diab,
• Abstract要約: GPT-4.1の個人開示パイプラインによって分類された607人のツイート8,147件について探索計算を行った。 境界性パーソナリティ障害(BPD)、双極性障害、ADHDに関する談話に焦点を当てた。 このコーパスでは、バイポーラのツイートはより宗教的、医学的な語彙を含み、BPDのツイートはより関係性、アイデンティティ、感情的な距離の語彙を含み、ADHDのツイートはより実践的な症状や薬物管理に焦点を当てている。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.6308754461916735
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: Computational mental health research has predominantly centered on English-speaking populations, leaving Arabic-language discourse comparatively under-examined. We present an exploratory computational study of 8,147 tweets from 607 users classified by a GPT-4.1 personal-disclosure pipeline as likely lived-experience authors in three condition-specific Arabic-language X (formerly Twitter) Communities. We focus on discourse related to borderline personality disorder (BPD), bipolar disorder, and ADHD, and characterize community-associated linguistic patterns using a multi-domain cultural keyword framework. The results suggest that in this corpus, Bipolar tweets contain more religious and medical vocabulary, BPD tweets contain more relational, identity, and emotional-distress vocabulary, and ADHD tweets more often focus on practical symptoms and medication management. We treat these patterns as hypothesis-generating rather than confirmatory because the corpus is imbalanced across conditions, some subcorpora are temporally concentrated, and the keyword framework is an initial operationalization rather than a validated measurement instrument. The paper contributes a reusable LLM-assisted personal-disclosure pipeline and an exploratory cultural keyword framework for Arabic mental health discourse.
• Abstract（参考訳）: コンピュータ精神医学の研究は主に英語話者を中心に行われ、アラビア語の言説は比較的過小評価されている。 GPT-4.1の個人開示パイプラインによって分類された607ユーザーの8,147件のつぶやきを,3つの条件固有アラビア語X(旧Twitter)コミュニティの生きた著者として探索的に計算した。 本稿では,境界線性パーソナリティ障害(BPD),双極性障害,ADHDに関連する談話に焦点をあて,多分野の文化的キーワードフレームワークを用いてコミュニティ関連言語パターンを特徴付ける。 このコーパスでは、バイポーラのツイートはより宗教的、医学的な語彙を含み、BPDのツイートはより関係性、アイデンティティ、感情的な距離の語彙を含み、ADHDのツイートはより実践的な症状や薬物管理に焦点を当てている。 これらのパターンは、コーパスが条件によって不均衡であり、一部のサブコーパスは時間的に集中しているため、検証ではなく仮説生成として扱う。 本稿は、再利用可能なLLM支援個人開示パイプラインと、アラビアのメンタルヘルス談話のための探索的文化的キーワードフレームワークを提供する。

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