För närvarande deltar 19 %-28 % av Internetanvändarna i hälsodiskussioner online. I detta arbete studerar vi känslor som uttrycks på online medicinska forum. Förutom att beakta de dominerande känslor som uttrycks i enskilda inlägg, analyserar vi sekvenser av känslor i online-diskussioner. Enskilda tjänster klassificeras i en av de fem kategorierna uppmuntran, tacksamhet, förvirring, fakta och stöd. 1438 meddelanden från 130 trådar kommenterades manuellt av två annoterare med ett starkt inter-annotatoravtal (Fleiss kappa = 0,737 och 0,763 för inlägg i följd respektive separata inlägg). De kommenterade posterna användes för att analysera känslor i efterföljande poster. I automatiserad känsloklassificering tillämpade vi HealthAffect, en domänspecifik lexikon av affektiva ord.
Den andra studien i medicinsk känsloanalys inkluderar arbetet med REF, där de analyserade sekvenser av känslor (uppmuntring, tacksamhet, förvirring, fakta, och stöd) i In Vitro Fertilization (IVF) medicinska forum.
Recognition of Sentiment Sequences in Online Discussions
{'venue': 'SocialNLP@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}