Depression är en viktig bidragande orsak till den globala belastningen av sjukdomar. Traditionellt diagnostiserar läkare deprimerade människor ansikte mot ansikte genom att hänvisa till kliniska depressionskriterier. Mer än 70 % av patienterna skulle dock inte rådfråga läkare i ett tidigt stadium av depression, vilket leder till ytterligare försämring av deras tillstånd. Samtidigt är människor alltmer beroende av sociala medier för att avslöja känslor och dela sitt dagliga liv, vilket sociala medier har framgångsrikt utnyttjats för att hjälpa till att upptäcka fysiska och psykiska sjukdomar. Inspirerad av dessa syftar vårt arbete till att i god tid upptäcka depressioner genom att ta fram data från sociala medier. Vi konstruerar välmärkt depression och icke-depression dataset på Twitter, och extrahera sex depression-relaterade grupper som täcker inte bara kliniska depression kriterier, men även online beteenden på sociala medier. Med dessa funktionsgrupper föreslår vi en multimodal depressiv ordbok lärande modell för att upptäcka de deprimerade användare på Twitter. En serie experiment genomförs för att validera denna modell, som överträffar (+3% till +10%) flera baslinjer. Slutligen analyserar vi en storskalig datauppsättning på Twitter för att avslöja de underliggande online beteenden mellan deprimerade och icke-deprimerade användare.
Likaså föreslogs en multimodal depressiv ordbok lärande för att upptäcka deprimerade användare på Twitter REF.
Depression Detection via Harvesting Social Media: A Multimodal Dictionary Learning Solution
{'venue': 'IJCAI', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}