属性选择混合网络模型用于分娩后抑郁症的风险因素分析,使用社交媒体
Abinaya Gopalakrishnan1,2, Raj Gururajan3,4, Revathi Venkataraman4
1School of Business, University of Southern Queensland, Springfield, QL, Australia. abinaya.gopalakrishnan@usq.edu.au.
本研究介绍了属性选择混合网络 (ASHN),用于识别使用社交媒体帖子的母亲产后抑郁症 (PPD). ASHN有效地分析后属性,提供对抑郁症检测的见解.
科学领域:
- 计算语言学计算语言学
- 精神病学是一个精神病学.
- 社交媒体分析.
背景情况:
- 产后抑郁症 (PPD) 是一个重要的,但经常被忽视的孕产妇健康问题.
- 社交媒体平台提供了丰富的数据来源,反映了用户的情绪和情绪.
- 现有的深度学习方法用于抑郁症检测缺乏解释性.
研究的目的:
- 开发一个可解释的框架来检测产后抑郁症 (PPD) 在母亲.
- 为了利用社交媒体的后分析来识别PPD.
- 了解与在线帖子中的抑郁症相关的心理语言和风格属性.
主要方法:
- 开发了用于PPD诊断的属性选择混合网络 (ASHN).
- 分析了被诊断为PPD的母亲的负面Facebook帖子,使用专家验证的问卷.
- 从帖子中提取和分析情绪,抑郁症状,反射思维和心理语言属性.
主要成果:
- 该ASHN模型证明了有效和可理解的PPD检测.
- 在社交媒体帖子中确定了主要的心理语言标记和风格属性,表明抑郁症.
- 实现了强大的性能指标 (精度,回忆,F1得分) 和可视化的属性重要性.
结论:
- 该ASHN框架有效地利用社交媒体帖子属性来预测产后抑郁症.
- 这种方法为抑郁症检测提供了可解释的见解,帮助研究人员识别进一步的抑郁症状.
- 该研究强调了社交媒体分析在心理健康研究中的潜力.
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