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J-GLOBAL ID：202002210036196446   整理番号：20A0289830

誰が何を言うか? オンラインうつ病コミュニティにおける内容と参加特性【JST・京大機械翻訳】

Who says what? Content and participation characteristics in an online depression community

著者 (3件)： Feldhege Johannes (Center for Psychotherapy Research, University Hospital Heidelberg, Bergheimer Str. 54, 69115 Heidelberg, Germany) ,  Moessner Markus (Center for Psychotherapy Research, University Hospital Heidelberg, Bergheimer Str. 54, 69115 Heidelberg, Germany) ,  Bauer Stephanie (Center for Psychotherapy Research, University Hospital Heidelberg, Bergheimer Str. 54, 69115 Heidelberg, Germany)
資料名： Journal of Affective Disorders  (Journal of Affective Disorders)
巻： 263  ページ： 521-527  発行年： 2020年 
JST資料番号： A1170A  ISSN： 0165-0327  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 欝病を持つ人々にとってますます重要な情報源は,オンラインうつ病コミュニティである。本研究では,オンライン鬱病コミュニティにおける一般的な話題とそれらが参加スタイルにどのように関連しているかを調べた。Leditに関する抑欝フォーラムにおけるN=16291ポストの26の主題とN=71,543のコメントを有するトピックモデルを,潜在的Dirichlet配分(LDA)を用いて作成した。コーパスにおける話題の割合は,5つの参加尺度,すなわち,スコアの合計,コメントの数,コメント比率に対するポスト,頻度,および単語カウントと相関した。最も一般的な話題は,Feelings,Motivation,Redditに関するコミュニティ,および時間であった。主題比率と参加スタイル尺度の間には,多くの有意な,小さい~中程度の相関があった。主題のFeelings,Offering支援,およびスモールTalkは,スコアとコメントの形式においてより大きな応答を生み出した。過去と関係についての話は,より長いポストにおいてより一般的であったが,小さな話,感情的サポートを提供し,認知戦略を採用することは,短いコメントにおいてより容易に見出された。より低いポッティング頻度は,感情とローマン関係についての話に関連していた。利用者の人口統計学または精神衛生状態に関する情報は利用できなかった。トピックモデリングは,テキストのスタイルとトーンの要素を捉えることができない。トピックの広いスペクトルをトピックモデリングにおいて明らかにした。異なる参加スタイルを持つユーザに対する相関点におけるパターンは異なる話題を提供する。本研究の結果は,うつ病のためのオンライン介入の開発を助けることができる。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： モデリング ,  コーパス ,  スペクトル ,  抑うつ ,  精神衛生 ,  単語 ,  情報源 ,  *うつ病 ,  コミュニティ
準シソーラス用語： 声調 ,  人口統計学 ,  トピックモデル ,  *オンライン , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 精神障害  (GR03000A) ,  精神科の臨床医学一般  (GR01030T)

タイトルに関連する用語 (4件)： オンライン ,  うつ病 ,  コミュニティ ,  参加