非营利精神卫生论坛的专业反应的预测因素:可解释机器学习分析
Shuang Geng1, Yanghui Li2, Jie Wang2
1College of Management, Shenzhen University, Shenzhen, Guangdong, China.
Journal of medical Internet research
|January 6, 2026
概括
文章的主题和长度等特征显著影响在线社区中心理健康专业人员的反应. 负面情绪和更长的帖子吸引了更详细,更频繁的专业支持.
科学领域:
- 数字健康数字健康
- 在线社区 在线社区
- 心理健康支持 心理健康支持
背景情况:
- 在线心理健康社区提高了获得心理支持的机会.
- 专业人士的贡献对于这些平台的可持续性至关重要.
- 关于后期特征如何影响非营利性心理健康论坛的专业反应的研究有限.
研究的目的:
- 调查用户查询的文本和上下文特征如何影响非营利性心理健康论坛中专业响应的数量和长度.
- 为改善在线心理健康社区之间的互动提供见解.
主要方法:
- 分析了来自中国在线心理健康平台的18572个问答记录.
- 使用BERTopic来提取主题,以及基于BERT的模型来进行情绪分析.
- 采用光梯度增强机和SHAP分析来确定响应量和长度的关键预测特征.
主要成果:
- 抑郁症主题负面预测了反应量,而人际关系主题正面相关.
- 页面浏览量和标题长度是响应量的主要预测因素.
- 内容长度,情绪和标题长度显著影响了响应长度. 负面情绪和更长的帖子与增加的响应量和长度相关.
结论:
- 文本和上下文的帖子功能显著影响在线心理健康社区的专业反应.
- 结果为优化平台设计和用户发布策略提供了实际指导.
- 未来的研究应该探索响应的质量,而不仅仅是数量和长度.


