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The original paper is in English. Non-English content has been machine-translated and may contain typographical errors or mistranslations. ex. Some numerals are expressed as "XNUMX".
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Machine Learning-Based Approach for Depression Detection in Twitter Using Content and Activity Features 콘텐츠 및 활동 기능을 사용한 트위터의 우울증 탐지를 위한 머신러닝 기반 접근 방식

Hatoon S. ALSAGRI, Mourad YKHLEF

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요약 :

Facebook, Twitter, Instagram과 같은 소셜 미디어 채널은 우리 세상을 영원히 바꿔 놓았습니다. 이제 사람들은 그 어느 때보다 점점 더 연결되어 있으며 일종의 디지털 페르소나를 드러냅니다. 소셜 미디어에는 확실히 몇 가지 놀라운 기능이 있지만 단점도 부인할 수 없습니다. 최근 연구에 따르면 소셜 미디어 사이트의 높은 사용률과 우울증 증가 사이의 상관 관계가 밝혀졌습니다. 본 연구는 네트워크 행동과 트윗을 기반으로 우울증에 걸린 트위터 사용자를 탐지하기 위한 기계 학습 기술을 활용하는 것을 목표로 합니다. 이를 위해 우리는 사용자의 네트워크 활동과 트윗에서 추출한 특징을 사용하여 사용자가 우울한지 여부를 구별하기 위해 분류기를 훈련하고 테스트했습니다. 그 결과, 더 많은 특징을 사용할수록 우울한 사용자를 탐지하는 정확도와 F-measure 점수가 더 높아지는 것으로 나타났습니다. 이 방법은 우울증이나 기타 정신 질환을 조기에 발견하기 위한 데이터 기반 예측 접근 방식입니다. 본 연구의 주요 기여는 특징의 탐색 부분과 우울증 수준 탐지에 미치는 영향입니다.

발행
IEICE TRANSACTIONS on Information Vol.E103-D No.8 pp.1825-1832
발행일
2020/08/01
공개일
2020/04/24
온라인 ISSN
1745-1361
DOI
10.1587/transinf.2020EDP7023
원고의 종류
PAPER
범주
데이터공학, 웹정보시스템

작성자

Hatoon S. ALSAGRI
  Al Imam Mohammad Ibn Saud Islamic University (IMSIU)
Mourad YKHLEF
  King Saud University

키워드