Repräsentation von psychischer Gesundheit über Demografie hinweg: Vergleich von synthetischen und menschlich generierten Daten

Khái niệm cốt lõi

Synthetische Daten generiert mit GPT-3 spiegeln einige Verteilungen von Depressionsstressoren über diverse Demografien hinweg wider, die in menschlich generierten Daten gefunden werden.

Tóm tắt

Die Studie untersucht, wie genau GPT-3 Depressionsstressoren über verschiedene demografische Gruppen hinweg erfasst und wie sich diese synthetischen Daten im Vergleich zu menschlich generierten Daten verhalten.

Die Forscher entwickelten HEADROOM, einen synthetischen Datensatz mit 3.120 Beiträgen zu depressionsfördernden Stressoren, bei dem Rasse, Geschlecht und Zeitrahmen (vor und nach COVID-19) kontrolliert wurden. Mithilfe semantischer und lexikalischer Analysen (1) identifizierten sie die vorherrschenden Stressoren für jede demografische Gruppe und (2) verglichen die synthetischen Daten mit einem menschlich generierten Datensatz.

Die Ergebnisse zeigen, dass die synthetischen Daten einige der Verteilungen der menschlich generierten Daten für die vorherrschenden Depressionsstressoren über diverse Demografien hinweg nachahmen. Allerdings identifizierte GPT-3 auch einige Stressoren, die in den menschlich generierten Daten nicht vorhanden waren, wie Rassismus und Polizeigewalt.

Thống kê

Frauen erwähnen häufiger Begriffe zu Gesundheit, Nachrichten/Soziale Medien, Familie und Beziehungen als Männer.
Männer erwähnen häufiger Begriffe zu Finanzen, Arbeitslosigkeit und Schule als Frauen.
Für Afroamerikaner sind Begriffe zu Gesundheit, Körper, Wahrnehmung und Familie häufiger.
Für Asiaten sind Begriffe zu Perfektion, Leistung und Vergleich mit anderen häufiger.
Für Hispanics sind Begriffe zu Familie, sozialen Interaktionen, Finanzen, Arbeit und Nachrichten häufiger.

Trích dẫn

"Frauen erwähnen häufiger Begriffe zu Gesundheit, Nachrichten/Soziale Medien, Familie und Beziehungen als Männer."
"Für Afroamerikaner sind Begriffe zu Rassismus und Polizeigewalt häufiger als für andere Gruppen."
"Für Asiaten sind Begriffe zu Perfektion, Leistung und Vergleich mit anderen häufiger."

Thông tin chi tiết chính được chắt lọc từ

Towards Algorithmic Fidelity

by Shinka Mori,... lúc arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.16909.pdf

Yêu cầu sâu hơn

Wie können synthetische Daten zur Verbesserung der Repräsentation von Minderheiten in Datensätzen zur psychischen Gesundheit eingesetzt werden?

Synthetische Daten, die mithilfe von Large Language Models (LLMs) generiert werden, können dazu beitragen, die Repräsentation von Minderheiten in Datensätzen zur psychischen Gesundheit zu verbessern, indem sie die Vielfalt der demografischen Merkmale besser abbilden. Durch die gezielte Steuerung von Parametern wie Rasse, Geschlecht und Zeitrahmen können synthetische Daten dazu beitragen, bisher unterrepräsentierte Gruppen angemessen zu berücksichtigen. Dies ermöglicht eine ausgewogenere und umfassendere Analyse von Depressionssymptomen und -stressoren über verschiedene demografische Gruppen hinweg.

Welche Auswirkungen könnte die Verwendung von durch LLMs generierten Daten mit demografischen Verzerrungen auf die Diagnose und Behandlung psychischer Erkrankungen haben?

Die Verwendung von durch LLMs generierten Daten mit demografischen Verzerrungen könnte erhebliche Auswirkungen auf die Diagnose und Behandlung psychischer Erkrankungen haben. Wenn die synthetischen Daten nicht die Vielfalt und Realitätsnähe der tatsächlichen demografischen Merkmale widerspiegeln, könnten sie zu fehlerhaften Diagnosen führen und die Behandlungsergebnisse beeinträchtigen. Demografische Verzerrungen in den Daten könnten zu Ungleichheiten bei der Gesundheitsversorgung führen und die Wirksamkeit von Interventionen beeinträchtigen, insbesondere bei Minderheiten, die bereits unterrepräsentiert oder vernachlässigt sind.

Wie können wir die Entwicklung von LLMs fördern, die eine faire und unvoreingenommene Darstellung von Depressionsstressoren über verschiedene Demografien hinweg erreichen?

Um die Entwicklung von LLMs zu fördern, die eine faire und unvoreingenommene Darstellung von Depressionsstressoren über verschiedene Demografien hinweg erreichen, sind mehrere Maßnahmen erforderlich.

Datenvielfalt sicherstellen: Es ist wichtig, Datensätze zu verwenden, die eine breite Palette von demografischen Merkmalen und Erfahrungen repräsentieren, um Verzerrungen zu vermeiden.
Ethik und Transparenz: LLM-Entwickler sollten ethische Richtlinien einhalten und transparente Verfahren für die Datenerfassung und -verarbeitung implementieren.
Diversität in der Entwicklungsteams: Durch die Einbeziehung von vielfältigen Teams in den Entwicklungsprozess können unterschiedliche Perspektiven und Erfahrungen berücksichtigt werden.
Kontinuierliche Überprüfung und Anpassung: LLMs sollten regelmäßig auf demografische Verzerrungen überprüft werden, und bei Bedarf sollten Anpassungen vorgenommen werden, um eine faire Darstellung sicherzustellen.