Det är av stor betydelse att upptäcka och hantera stress innan den förvandlas till allvarliga problem. Befintliga metoder för att upptäcka stress är dock vanligtvis beroende av psykologiska skalor eller fysiologiska anordningar, vilket gör upptäckten komplicerad och kostsam. I den här artikeln utforskar vi automatiskt att upptäcka individers psykiska stress via sociala medier. Med hjälp av verkliga mikrobloggdata online undersöker vi först korrelationerna mellan användarnas stress och deras tweetinginnehåll, sociala engagemang och beteendemönster. Sedan definierar vi två typer av stressrelaterade attribut: 1) lågnivåinnehåll attribut från en enda tweet, inklusive text, bilder och sociala interaktioner; 2) användarscope statistiska attribut genom sina veckovisa mikro-blogg inlägg, utnyttja information om tweeting tid, tweeting typer och språkliga stilar. För att kombinera innehållsattribut med statistiska attribut utformar vi vidare ett konvolutionellt neuralt nätverk (CNN) med korsa autoencoders för att generera användarscope innehållsattribut från lågnivåinnehållattribut. Slutligen föreslår vi en djup neural nätverk (DNN) modell för att införliva de två typerna av användarscope attribut för att upptäcka användares psykologiska stress. Vi testar den utbildade modellen på fyra olika datauppsättningar från stora mikrobloggplattformar, inklusive Sina Weibo, Tencent Weibo och Twitter. Experimentella resultat visar att den föreslagna modellen är effektiv och effektiv när det gäller att upptäcka psykologisk stress från mikrobloggsdata. Vi anser att vår modell skulle vara användbar för att utveckla verktyg för att upptäcka stress för mentalvårdsbyråer och individer.
REF föreslogs för att upptäcka användarens psykologiska stress från sociala medier via ett djupt konvolutionsnät på sekventiella tidsserier under en viss tidsperiod.
User-level psychological stress detection from social media using deep neural network
{'venue': "MM '14", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}