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J-GLOBAL ID：201702251583377142   整理番号：17A1832358

オンラインメンタルヘルスフォーラムにおけるトリアージ含量重症度【Powered by NICT】

Triaging content severity in online mental health forums

著者 (4件)： Cohan Arman (Information Retrieval Lab, Department of Computer Science, Georgetown University, Washington DC, USA) ,  Young Sydney (Information Retrieval Lab, Department of Computer Science, Georgetown University, Washington DC, USA) ,  Yates Andrew (Max Planck Institute for Informatics, Saarland Informatics Campus, Saarbruecken, Germany) ,  Goharian Nazli (Information Retrieval Lab, Department of Computer Science, Georgetown University, Washington DC, USA)
資料名： Journal of the Association for Information Science and Technology  (Journal of the Association for Information Science and Technology)
巻： 68  号： 11  ページ： 2675-2689  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0274A  ISSN： 2330-1635  CODEN： AISJB6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
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： 近年,ソーシャルメディアは,ヘルスケアと精神的健康を改善するための重要な資源となっている。人々が問題を発現し,減速材と他のユーザからの被援助がメンタルヘルスフォーラムは,オンライン共同体である。なフォーラムでは,厳しい内容ユーザは急性の苦痛であることを示しているポストである,試み自傷行為のリスクである。減速材は,潜在的な自傷行為を防止するためのタイムリーな方法でこれらの重症ポストに応答する必要がある。しかし,日常標示含有量の大容量は,位置とこれらの重要な柱に対応する減速材を困難にしている。自傷念慮の表示に基づく定義される四重症度カテゴリーにトリアージユーザ含有量のためのアプローチを提案した。著者らのモデルは,特徴豊かな分類フレームワーク,語彙的,心理言語学的,文脈的,トピックモデリング特徴を含むに基づいている。著者らのアプローチは大きなマージン(F-1スコアに比べて最大17%の改善)による精神保健フォーラムにおける含有量重症度を分類の現状上で改善した。さらに,著者らの提案したモデルを用いて,ユーザの心理状態を解析し,フォーラムの全体的,長期ユーザが時間上でリスクの重症度減少を示した。ユーザと減速材の相互作用に関する著者らの解析は,臨界含有量を同定するための自動化方法も存在しないので,必要とするユーザへのタイムリーな対応を提供するために,減速材には困難であることを示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 自傷行為 ,  相互作用 ,  精神衛生 ,  自動化 ,  コミュニティ ,  *トリアージ ,  語彙
準シソーラス用語： 心理状態 ,  スコア ,  心理言語学 ,  大容量 ,  苦痛 ,  *オンライン ,  ソーシャルメディア ,  *重症度 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (4件)： 計算機網  (JC03000K) ,  通信網  (ND07030A) ,  情報源  (AC03000B) ,  自然語処理  (JE06000L)

タイトルに関連する用語 (6件)： オンライン ,  メンタルヘルス ,  フォーラム ,  トリアージ ,  含量 ,  重症度