Использование Twitter для создания профиля человека, страдающего депрессией.
https://www.microsoft.com/en-us/research/wp-content/uploads/2016/02/icwsm_13.pdf
Перевод выводов по результатам исследования:
C помощью краудсорсинга были собраны первоначальные данные, послужившие основой для построения профиля человека, страдающего депрессией. Рассматривались: язык, эмоции, стиль сетевого общения и взаимодействия. Были получены данные о снижении социальной активности; большей эмоциональности, с уклоном в негатив; высокой сфокусированности на себе; повышенном количестве вопросов по поводу взаимоотношений И лекарственных средств; и повышенное внимание к выражению религиозных мыслей. Люди с такими проблемами объединены в специфические плотные кластеры и тесно общаются со своей аудиторией.
На основании этих данных были построены профили с точностью классификации 70%.
Среди будущих направлений развития исследователи надеются понять, как анализ поведения в социальных сетях можно масштабировать и получить методы автоматического отслеживания здоровья населения для общественного здравоохранения. Они также заинтересованы в использовании потенциала социальных медиа в отслеживании распространения аффективных расстройств и ПТСР во время кризисных событий, а также для моделирования профилей людей, нуждающихся в помощи, имеющих рискованное поведение и риск самоубийства.
Перевод выводов по результатам исследования:
C помощью краудсорсинга были собраны первоначальные данные, послужившие основой для построения профиля человека, страдающего депрессией. Рассматривались: язык, эмоции, стиль сетевого общения и взаимодействия. Были получены данные о снижении социальной активности; большей эмоциональности, с уклоном в негатив; высокой сфокусированности на себе; повышенном количестве вопросов по поводу взаимоотношений И лекарственных средств; и повышенное внимание к выражению религиозных мыслей. Люди с такими проблемами объединены в специфические плотные кластеры и тесно общаются со своей аудиторией.
На основании этих данных были построены профили с точностью классификации 70%.
Среди будущих направлений развития исследователи надеются понять, как анализ поведения в социальных сетях можно масштабировать и получить методы автоматического отслеживания здоровья населения для общественного здравоохранения. Они также заинтересованы в использовании потенциала социальных медиа в отслеживании распространения аффективных расстройств и ПТСР во время кризисных событий, а также для моделирования профилей людей, нуждающихся в помощи, имеющих рискованное поведение и риск самоубийства.