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J-GLOBAL ID：201802225442715631   整理番号：18A1386766

うつ病のあるソーシャルネットワークユーザを検出するためのマルチレベル予測モデル【JST・京大機械翻訳】

A Multilevel Predictive Model for Detecting Social Network Users with Depression

著者 (3件)： Wongkoblap Akkapon ,  Vadillo Miguel A. ,  Curcin Vasa
資料名： IEEE Conference Proceedings  (IEEE Conference Proceedings)
巻： 2018  号： ICHI  ページ： 130-135  発行年： 2018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： 社会は現在,精神疾患の発生における前例のない成長を目撃しており,世界的に抑欝を患っている推定された30万人の人々がある。高い生活満足度を持つ人々は,より少ない精神衛生問題を被る傾向がある。ソーシャルネットワークプラットフォーム上で生成された大量のデータは,データ中の隠れたパターンを検出し,新しい洞察を得ることを可能にする。本研究は,(a)事例としてFaceブックを用いて,社会的ネットワーク利用者における生活満足度と抑欝の間の関係を調査し,(b)欝病を有するユーザを検出するためのマルチレベル予測モデルを開発することを目的とした。著者らは,ライフスケールで満足を行った2,085人の参加者を含む筋超音波プロジェクトからのデータセットに関する予測モデルのセットを訓練し,疫学的研究抑欝(CES-D)スケールのセンターを提出した614人のユーザを対象とした。結果として得られたマルチレベルモデルは,生活満足度と抑欝の間の負の相関を確立し,また,それは,抑欝ラベルのみを用いて予測モデルの精度を改善することもできる。Copyright 2018 The Institute of Electrical and Electronics Engineers, Inc. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 超音波 ,  精神病 ,  *予測モデル ,  *うつ病
準シソーラス用語： 疫学研究 ,  生活満足度 ,  社会的ネットワーク , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 精神障害  (GR03000A) ,  老人医学  (GC09000X) ,  産業衛生,産業災害  (GB05000S)

タイトルに関連する用語 (4件)： うつ病 ,  ソーシャルネットワーク ,  マルチレベル ,  予測モデル