Den allmänna förekomsten av sociala medier ger en rik möjlighet att förbättra de data som finns tillgängliga för mentalvårdskliniker och forskare, vilket möjliggör en bättre informerad och bättre utrustade mental hälsa. Vi presenterar analys av mentala hälsofenomen i allmänt tillgängliga Twitter-data, som visar hur rigorös tillämpning av enkla metoder för behandling av naturligt språk kan ge insikt i specifika sjukdomar samt psykisk hälsa som är stor, tillsammans med bevis för att ännu oupptäckta språkliga signaler som är relevanta för psykisk hälsa finns i sociala medier. Vi presenterar en ny metod för insamling av data för en rad psykiska sjukdomar snabbt och billigt, sedan fokusera på analys av fyra i synnerhet: posttraumatiskt stressyndrom (PTSD), depression, bipolär sjukdom och säsongsbunden affektiv störning (SAD). Vi avser att dessa proof-of-concept resultat för att informera den nödvändiga etiska diskussionen om balansen mellan nyttan av sådana uppgifter och integriteten av psykisk hälsorelaterad information.
I en annan studie REF ) analyserade författarna mentala hälsofenomen i allmänt tillgängliga Twitter data genom att samla in data för en rad psykiska sjukdomar snabbt och billigt för att upptäcka posttraumatiskt stressyndrom, depression, bipolär sjukdom och säsongsbunden affektiv störning.
Quantifying Mental Health Signals in Twitter
{'venue': 'CLPsych@ACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology', 'Computer Science']}