Analyzing symtom på schizofreni har traditionellt varit utmanande med tanke på den låga prevalensen av tillståndet, som drabbar omkring 1% av USA: s befolkning. Vi undersöker potentiella språkliga markörer för schizofreni med hjälp av tweets 1 av självidentifierade schizofreni drabbade, och beskriver flera naturliga språkbearbetningsmetoder (NLP) för att analysera språket av schizofreni. Vi undersöker hur dessa signaler jämförs med de allmänt använda LIWC-kategorierna för att förstå psykisk hälsa (Pennebaker m.fl., 2007) och ger preliminära belägg för ytterligare språkliga signaler som kan bidra till att identifiera och få hjälp till personer som lider av schizofreni.
REF studerade självidentifierade schizofrenipatienter på Twitter och fann att språkliga signaler kan hjälpa till att identifiera och få hjälp till personer som lider av det.
Quantifying the Language of Schizophrenia in Social Media
{'venue': 'CLPsych@HLT-NAACL', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}