Ett ökande antal sociala nätverk mentala störningar (SNMD), såsom Cyber-Relationship Missbruk, Information Overload, och Net Compulsion, har nyligen noterats. Symtom på dessa mentala störningar observeras vanligtvis passivt idag, vilket resulterar i fördröjd klinisk intervention. I den här artikeln hävdar vi att gruvdrift online sociala beteende ger en möjlighet att aktivt identifiera SNMDs i ett tidigt skede. Det är utmanande att upptäcka SNMD eftersom de mentala faktorer som beaktas i standard diagnostiska kriterier (frågeformulär) inte kan observeras från sociala aktivitetsloggar online. Vårt tillvägagångssätt, som är nytt och innovativt i utövandet av SNMD-detektion, är inte beroende av självuppenbarande av dessa mentala faktorer via enkäter. I stället föreslår vi ett ramverk för maskininlärning, nämligen Social Network Mental Disorder Detection (SNMDD), som utnyttjar funktioner som utvunnits ur sociala nätverksdata för att korrekt identifiera potentiella fall av SNMD. Vi utnyttjar också lärande med flera källor i SNMDD och föreslår en ny SNMD-baserad Tensormodell (STM) för att förbättra prestandan. Vårt ramverk utvärderas via en användarstudie med 3126 användare av sociala nätverk. Vi genomför en funktionsanalys och tillämpar även SNMDD på storskaliga datamängder och analyserar egenskaperna hos de tre SNMD-typerna. Resultaten visar att SNMDD är lovande för att identifiera användare av sociala nätverk online med potentiella SNMD.
På samma sätt tillämpar REF en klassificering för att identifiera potentiella fall av sociala nätverk mentala störningar.
Mining Online Social Data for Detecting Social Network Mental Disorders
{'venue': 'WWW', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}