核心概念
Twitterデータを活用して地域レベルの精神的健康状態を効果的に予測することができる。
要約
本研究では、地域レベルの精神的健康状態を監視するための新しいフレームワーク「LocalHealth」を提案している。
- 研究では、アメリカの765の地域(センサスブロックグループ)から収集したツイートデータ「LocalTweets」を作成した。このデータセットには、各地域の精神的健康状態に関する情報も含まれている。
- LocalHealthは、ツイートデータを言語モデルでエンコーディングし、畳み込みニューラルネットワークとフル結合ニューラルネットワークを使って地域の精神的健康状態を予測する。
- 実験の結果、LocalHealthは従来手法よりも高い精度で地域の精神的健康状態を予測できることが示された。特に、キーワードフィルタリングを行わずに一般的なツイートデータを使う方が良い性能が得られた。
- LocalHealthは、地域レベルの精神的健康監視システムの構築に役立つと考えられる。例えば、追加の精神的健康支援が必要な地域を特定するのに活用できる。
統計
地域の精神的健康状態は、ADI(地域剥奪指数)と高い相関がある。
精神的健康関連ツイートの数と地域の精神的健康状態は中程度の相関がある。
一般的なツイートの数と地域の精神的健康状態の相関は、精神的健康関連ツイートよりも低い。
引用
"Twitter (now X)データは、補完的な健康監視システムの開発に有用であることが示されている。"
"地域レベルの精神的健康状態を効果的に予測するためには、地域ごとのツイートデータを活用することが重要である。"
"一般的なツイートデータを使う方が、キーワードフィルタリングしたデータよりも良い一般化性能が得られる。"