Nyttan av Twitter-data som medium för att stödja övervakning av den psykiska hälsan på befolkningsnivå är inte helt klarlagd. I ett försök att bättre förstå den prediktiva kraften hos övervakade maskininlärningsklassificeringar och påverkan av funktionsuppsättningar för att effektivt klassificera depressionsrelaterade tweets på en stor skala, genomförde vi två funktionsstudieexperiment. I det första försöket bedömde vi bidrag från funktionsgrupper som lexikal information (t.ex. unigrams) och känslor (t.ex. starkt negativa) med hjälp av en funktionsablation studie. I det andra experimentet bestämde vi percentilen av topprankade funktioner som gav optimal klassificeringsprestanda genom att tillämpa en trestegsmetod för eliminering av funktioner. I det första försöket observerade vi att lexikala egenskaper är avgörande för att identifiera depressiva symtom, speciellt för nedstämdhet (-35 poäng) och för störd sömn (-43 poäng). I det andra experimentet observerade vi att den optimala F1-poängsprestandan för topprankade funktioner i percentiler varierade mellan olika klasser, t.ex. trötthet eller energiförlust (5:e percentilen, 288 funktioner) till nedstämdhet (55:e percentilen, 3,168 funktioner) vilket tyder på att det inte finns något konsekvent antal funktioner för att förutsäga depressiva tweets. Vi drar slutsatsen att enkla lexikala funktioner och reducerade funktionsuppsättningar kan ge jämförbara resultat med större funktionsuppsättningar.
I ett verk har REF-författare utfört två studieexperiment för att använda den prediktiva kraften hos övervakade maskininlärningsklassificeringar och studera påverkan av funktionsuppsättningar för klassificering av depressionsrelaterade tweets.
Feature Studies to Inform the Classification of Depressive Symptoms from Twitter Data for Population Health
{'venue': 'ArXiv', 'journal': 'ArXiv', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}