MIDAS: Mental illness detection and analysis via social media

机译：MIDAS：通过社交媒体检测和分析精神疾病

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Mental illnesses rank as some of the most disabling conditions, affecting millions of people, across the globe. In general, the main challenge of mental disorders is that they remain difficult to detect on suffering patients. In an online environment, the challenge extends to the collection of patients data and the implementation of proper algorithms to assist in the detection of such illnesses. In this paper, we propose a novel data collection mechanism and build predictive models that leverage language and behavioral patterns, used particularly on Twitter, to determine whether a user is suffering from a mental disorder. After training the predictive models, they are further pre-trained to serve as the backend for our demonstration, MIDAS. MIDAS offers an analytics web-service to explore several characteristics pertaining to user's linguistic and behavioral patterns on social media, with respect to mental illnesses.

机译：精神疾病是最致残的疾病，在全球范围内影响着数百万人。通常，精神障碍的主要挑战在于，对于患病的患者来说，它们仍然很难被发现。在在线环境中，挑战扩展到患者数据的收集和适当算法的实施，以帮助发现此类疾病。在本文中，我们提出了一种新颖的数据收集机制，并建立了利用语言和行为模式（特别是在Twitter上使用）来确定用户是否患有精神障碍的预测模型。在对预测模型进行训练之后，将对它们进行进一步的预训练，以作为我们的演示MIDAS的后端。 MIDAS提供了一个分析Web服务，以探讨与心理疾病有关的社交媒体上用户语言和行为模式的几个特征。

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来源
《Proceedings of the 2016 IEEE/ACM International Conference on Advances in Social Networks Analysis and Mining》|2016年|1418-1421|共4页
会议地点 San Francisco(US)
作者
Elvis Saravia; Chun-Hao Chang; Renaud Jollet De Lorenzo; Yi-Shin Chen;
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作者单位

Institute of Information Systems and Applications, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan 30013, R.O.C.;

Institute of Information Systems and Applications, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan 30013, R.O.C.;

Institute of Information Systems and Applications, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan 30013, R.O.C.;

Institute of Information Systems and Applications, National Tsing Hua University, Hsinchu, Taiwan 30013, R.O.C.;

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会议组织
原文格式 PDF
正文语种 eng
中图分类
关键词
Twitter; Mental disorders; Predictive models; Feature extraction; Data collection; Data models; Pragmatics;

机译：Twitter;精神障碍;预测模型;特征提取;数据收集;数据模型;语用学;

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