Recently, research on mental health conditions using public online data, including Reddit, has surged in NLP and health research but has not reported user characteristics, which are important to judge generalisability of findings. This paper shows how existing NLP methods can yield information on clinical, demographic, and identity characteristics of almost 20K Reddit users who self-report a bipolar disorder diagnosis. This population consists of slightly more feminine- than masculine-gendered mainly young or middle-aged US-based adults who often report additional mental health diagnoses, which is compared with general Reddit statistics and epidemiological studies. Additionally, this paper carefully evaluates all methods and discusses ethical issues.


翻译:最近,利用公共在线数据(包括Reddit)进行的心理健康状况研究在NLP和健康研究中激增,但没有报告用户特征,这些特征对于判断调查结果的可概括性十分重要。本文展示了现有NLP方法如何能提供近20K Reddd用户的临床、人口和身份特征特征信息,这些用户自我报告两极病诊断结果。 这个人群由女性比男性略多一点,主要是年轻或中年美国成年人,他们常常报告更多的心理健康诊断,这与Redddit的一般统计数据和流行病学研究相比。 此外,本文仔细评估了所有方法并讨论了伦理问题。

0
下载
关闭预览

相关内容

专知会员服务
55+阅读 · 2021年5月10日
专知会员服务
33+阅读 · 2020年9月25日
专知会员服务
123+阅读 · 2020年9月8日
IJCAI2020接受论文列表,592篇论文pdf都在这了!
专知会员服务
63+阅读 · 2020年7月16日
ACL2020接受论文列表公布,571篇长文208篇短文
专知会员服务
66+阅读 · 2020年5月19日
【哈佛大学商学院课程Fall 2019】机器学习可解释性
专知会员服务
99+阅读 · 2019年10月9日
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
自然语言处理顶会EMNLP2018接受论文列表!
专知
87+阅读 · 2018年8月26日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Arxiv
0+阅读 · 2021年6月8日
VIP会员
相关资讯
【论文笔记】通俗理解少样本文本分类 (Few-Shot Text Classification) (1)
深度学习自然语言处理
7+阅读 · 2020年4月8日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
17+阅读 · 2019年1月7日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
Disentangled的假设的探讨
CreateAMind
9+阅读 · 2018年12月10日
disentangled-representation-papers
CreateAMind
26+阅读 · 2018年9月12日
自然语言处理顶会EMNLP2018接受论文列表!
专知
87+阅读 · 2018年8月26日
Hierarchical Disentangled Representations
CreateAMind
4+阅读 · 2018年4月15日
【论文】图上的表示学习综述
机器学习研究会
12+阅读 · 2017年9月24日
Auto-Encoding GAN
CreateAMind
7+阅读 · 2017年8月4日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员