Större depression, en försvagande och betungande sjukdom som upplevs av individer över hela världen, kan definieras av flera depressiva symtom (t.ex. anhedoni (oförmåga att känna njutning), nedstämdhet, koncentrationssvårigheter osv.). Individer diskuterar ofta sina erfarenheter av depressionssymtom på offentliga sociala medier plattformar som Twitter, vilket ger en potentiellt användbar datakälla för övervakning av psykisk hälsa riskfaktorer på befolkningsnivå. I ett steg mot att utveckla en automatiserad metod för att uppskatta prevalensen av symtom i samband med egentlig depression över tid i USA med hjälp av Twitter, utvecklade vi klassificerare för att urskilja om en Twitter tweet representerar inga tecken på depression eller tecken på depression. Om det fanns tecken på depression, vi sedan klassificerat om tweeten innehöll ett depressivt symptom och i så fall, vilken av tre subtyper: deprimerad humör, störd sömn, eller trötthet eller förlust av energi. Vi observerade att de mest exakta klassificeringarna kunde förutsäga klasser med hög till måttlig F1-poäng för inga tecken på depression (85), tecken på depression (52) och depressiva symtom (49). Vi rapporterar måttliga F1-poäng för depressiva symtom från 75 (trötthet eller energiförlust) till 43 (sömnsvårigheter) till 35 (deprimerat humör). Vårt arbete visar grundläggande metoder för automatisk kodning av Twitter-data med granulära depressiva symtom i samband med egentlig depressiv sjukdom.
REF undersöker specifika symtom på depression i tweets, inklusive nedstämdhet, störd sömn, och förlust av energi.
Towards Automatically Classifying Depressive Symptoms from Twitter Data for Population Health.
{'venue': 'PEOPLES@COLING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}