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J-GLOBAL ID：201702243304560014   整理番号：17A0757550

オンラインうつ病コミュニティにおける感情,言語スタイルと潜在トピックスに関する社会資本の影響【Powered by NICT】

Effect of social capital on emotion, language style and latent topics in online depression community

著者 (4件)： Dao Bo (Centre for Pattem Recognition and Data Analytics, Deakin University, Australia) ,  Nguyen Thin (Centre for Pattem Recognition and Data Analytics, Deakin University, Australia) ,  Venkatesh Svetha (Centre for Pattem Recognition and Data Analytics, Deakin University, Australia) ,  Phung Dinh (Centre for Pattem Recognition and Data Analytics, Deakin University, Australia)
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2016  号： RIVF  ページ： 61-66  発行年： 2016年 
JST資料番号： W2441A  資料種別： 会議録 (C)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 社会資本は精神疾患と関連している。より高い社会資本は,オフライン環境における個人と集団のより良い心の健康と関連していることが提案されている。しかし,オンライン環境における,オンライン社会資本と精神的健康状態との関連はまだ調べられていない。ソーシャルメディアは精神的健康の社会資本との間の関連を決定するために豊富な機会を提供する。本論文では,ブロガーの社会的連結性のレベルに基づいて社会資本は個人とオンラインうつ病コミュニティにおけるうつ病の側面に接続できるかを試験した。ブログ投稿の大規模コーパスのテキスト内容,表現された情動,言語スタイルと潜在的話題を含め,の見かけの特性,地域における社会資本のアスペクトを解析し検討した。オンラインLivejoumalうつ病地域から収集したデータを用いて,予測因子は,低および高社会資本群間でどのように変化するかを調べるために統計的試験と機械学習法の両方を適用した。潜在トピックのによるキャラクタリゼーションから,低及び高社会資本群間では有意な差異が認められ,ブログ投稿から誘導された言語特徴,識別特徴を示唆するは分類タスクに有用であることが証明された。これは言語学的スタイルの特徴としての潜在的課題よりも良好な予測因子であることを示した。の知見は,オンライン環境における精神的な健康状態を監視するためのセンサとしてソーシャルメディアを使用することの可能性を示した。Copyright 2017 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST【Powered by NICT】

シソーラス用語： 連結性 ,  *言語 ,  精神衛生 ,  *うつ病 ,  *インフラストラクチャー ,  機械学習 ,  *コミュニティ ,  センサ ,  キャラクタリゼーション ,  言語学
準シソーラス用語： 健康状態 ,  予測因子 ,  ブログ ,  ソーシャルメディア ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (1件)： 精神衛生  (GR05000O)

タイトルに関連する用語 (7件)： オンライン ,  うつ病 ,  コミュニティ ,  感情 ,  言語 ,  スタイル ,  社会資本