Fugu-MT 論文翻訳(概要): The Tone of Awareness: Topic, Sentiment, and Toxicity Maps During Mental Health Month on TikTok

論文の概要: The Tone of Awareness: Topic, Sentiment, and Toxicity Maps During Mental Health Month on TikTok

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2606.13581v1
Date: Thu, 11 Jun 2026 17:04:11 GMT
ステータス: 翻訳完了
システム内更新日: 2026-06-12 15:55:27.938063
Title: The Tone of Awareness: Topic, Sentiment, and Toxicity Maps During Mental Health Month on TikTok
Title（参考訳）: 意識のトーン:TikTokのメンタルヘルスにおけるトピック、センチメント、および毒性マップ
Authors: Henrique Ferraz de Arruda, Andreia Sofia Teixeira, Pranay Gundala Reddy, Anindya Mondal, Kleber Andrade Oliveira, Filipi Nascimento Silva,
Abstract要約: 2023年と2024年にTikTok Research APIを通じて、28,341のTikTokビデオと80,130のコメントをメンタルヘルス意識月(5月)から収集しました。我々は「音」を精神保健談話の感情的・対人的フレーミングとして特徴づける。臨床症状, 感情開示, セルフケア, キャンペーン指向のコンテンツにまたがる, 数年にわたって連続するテーマの安定したセットを見出した。
参考スコア（独自算出の注目度）: 1.0210993177391716
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Despite raising concerns about the mental health effects associated with the usage of TikTok, little is known about how related content is framed by creators and received by audiences. We collect the content of 28,341 TikTok videos and 80,130 comments from Mental Health Awareness Month (May) in 2023 and 2024 via the TikTok Research API, and study how the tone of awareness varies across topics and years. We characterize "tone" as the emotional and interpersonal framing of mental health discourse, operationalized through sentiment and toxicity measures. We extract topics from video text using BERTopic and log-odds keywords, then quantify topic-conditioned sentiment (XLM-T) and toxicity (Detoxify) separately for video transcriptions and comments. Sentiment captures the affective valence of content, while toxicity reflects the presence of harmful or abusive language. We find a stable set of recurring themes across years, spanning clinical conditions, emotional disclosure, self-care, and campaign-oriented content, with engagement highly skewed toward a small subset of topics. All sentiment and toxicity analyses are computed separately for video content and comments, allowing us to distinguish between content production and audience reception. Sentiment in videos is often negative for emotionally charged topics, while comments tend to shift toward more mixed or positive polarity, especially for suicide prevention. Toxicity is low in median overall, but exhibits longer-tailed outliers in comments than in videos that are more pronounced in comments and concentrated in specific topics (e.g., "Duet", "Suicide Prevention", and "Psychisch"). Overall, our results provide a topic-level decomposition of mental health discourse on TikTok during awareness-month campaigns.
Abstract（参考訳）: TikTokの使用に伴うメンタルヘルスへの影響について懸念を抱いているが、クリエーターによってどのように関連コンテンツがフレーム化され、観客に受け入れられるかについては、ほとんど分かっていない。 2023年と2024年のメンタルヘルス意識月(5月)から28,341本のTikTokビデオと80,130のコメントを、TikTok Research APIを通じて収集し、トピックや数年にわたって認識のトーンがどのように変化するかを調査した。我々は「音」を精神保健談話の感情的・対人的フレーミングであり、感情と毒性の尺度によって操作されていると特徴付けている。 BERTopicとlog-oddsキーワードを用いてビデオテキストからトピックを抽出し、ビデオの書き起こしやコメントのためにトピック条件の感情(XLM-T)と毒性(Detoxify)を別々に定量化する。感覚は内容の感情的な原子価を捉え、毒性は有害または虐待的な言語の存在を反映する。臨床症状, 感情開示, セルフケア, キャンペーン指向のコンテンツにまたがる連続するテーマの安定セットが, 話題のごく一部に向けて高度に選抜されている。すべての感情と毒性の分析は、ビデオコンテンツとコメントのために別々に計算され、コンテンツ制作とオーディエンス・レセプションを区別することができる。ビデオの感度は感情的に充電されたトピックでは否定的であり、コメントは特に自殺予防において、より混合的あるいはポジティブな極性へと移行する傾向にある。毒性は概して中央値では低いが、コメントで発音され、特定のトピックに集中しているビデオ(例えば、"Duet"、"Suicide Prevention"、"Psychisch"など)よりも長い尾の外れ値を示す。この結果から,意識月次キャンペーンにおけるTikTokのメンタルヘルス談話のトピックレベル分解が得られた。

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