Naturliga språkbearbetning forskare har visat förmågan av maskininlärning metoder för att upptäcka depression-relaterade signaler från språket; dock, hittills, dessa ansträngningar har främst antagit att det var acceptabelt att lämna depression-relaterade texter i data. Vår oro för detta är tvåfaldig: för det första att modellerna kan vara överpassande på depressionsrelaterade signaler, som kanske inte finns hos alla deprimerade användare (endast de som talar om depression på sociala medier), och för det andra att dessa modeller skulle vara underperformerade för användare som är känsliga för allmänhetens stigmatisering av depression. Denna undersökning visar på relevansen för dessa farhågor. Vi konstruerar en ny textsamling från 12 106 Reddit-användare och utför lexikala och prediktiva analyser under två förhållanden: en där all text som produceras av användarna ingår och en där de depressionsrelaterade inläggen hålls inne. Vi finner betydande skillnader i det språk som används av deprimerade användare under de två betingelserna samt en skillnad i förmågan hos maskininlärning algoritmer att korrekt upptäcka depression. Trots lexikala skillnader och minskad klassificering prestanda-var och en av vilka tyder på att användarna kan lura algoritmer genom att undvika direkt diskussion om depression-en fortfarande respektabel övergripande prestanda tyder lexik modeller är tämligen robust och väl lämpad för en roll i en diagnostik eller övervakning kapacitet.
I detta sammanhang visar Ref att övergripande klassificeringsprestanda tyder på att lexiska modeller är tämligen robusta och väl lämpade för en roll i en diagnostik eller depressionsövervakning.
Detecting Linguistic Traces of Depression in Topic-Restricted Text: Attending to Self-Stigmatized Depression with NLP
{'venue': None, 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Psychology']}