情感融合用于社交媒体上的心理疾病检测：一项调查研究

​

Emotion fusion for mental illness detection from social media: A survey

解决问题：本文旨在探讨利用社交媒体用户生成的帖子来进行心理疾病早期检测的方法，其中涉及到利用和融合情感信息的研究方向。作者还讨论了该领域的挑战和未来研究方向。

关键思路：本文综述了不同的情感融合策略，并讨论了算法性能和可解释性等问题。相比于当前领域的研究，本文的思路在于将情感信息与心理疾病检测相结合，并提出了一些未来研究的方向。

其他亮点：本文的亮点在于综述了情感信息在心理疾病检测中的应用，同时还讨论了该领域的挑战和未来研究方向。作者还提出了一些未来研究的方向。该文使用了社交媒体数据集，并提供了一些潜在的数据集和算法，值得深入研究。

关于作者：本文的主要作者是Tianlin Zhang，Kailai Yang，Shaoxiong Ji和Sophia Ananiadou。他们分别来自英国曼彻斯特大学和日本国立情报学研究所。他们在自然语言处理、机器学习和数据挖掘等领域都有过相关的代表作。

相关研究：近期相关的研究包括：

• “Detecting depression with audiovisual and textual cues from social media users”，作者为A. Alghowinem、L. Goeuriot、H. Han、et al.，发表于Journal of Biomedical Informatics。
• “Social Media Mining for Mental Health Monitoring and Assessment”，作者为M. De Choudhury、M. Gamon、S. Counts、et al.，发表于Workshop on Computational Linguistics and Clinical Psychology。

论文摘要：本文旨在对社交媒体上基于情感融合的心理疾病检测方法进行全面调研。心理疾病是全球最普遍的公共卫生问题之一，对人们的生活和社会健康产生负面影响。随着社交媒体的日益普及，越来越多的研究关注通过分析用户在社交媒体上生成的帖子早期检测心理疾病。根据情感和心理疾病之间的相关性，利用和融合情感信息已成为一个有价值的研究课题。本文首先回顾了不同的融合策略及其优缺点。随后，我们讨论了研究人员在这一领域面临的主要挑战，包括数据集的可用性和质量、算法的性能和可解释性等问题。我们还提出了一些未来研究的潜在方向。

​Read More