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Enregistrement W2590307864 · doi:10.1089/cyber.2016.0487

The Effect of Photoperiod on the Mood of Reddit Users

2017· article· en· W2590307864 sur OpenAlexaff
Kawin Ethayarajh, Frank Rudzicz

Notice bibliographique

RevueCyberpsychology Behavior and Social Networking · 2017
Typearticle
Langueen
DomainePsychology
ThématiqueMental Health via Writing
Établissements canadiensUniversity of Toronto
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMoodMental healthPsychologyData collectionTracking (education)CohortPopulationphotoperiodismDemographyPsychiatryMedicineSociologySocial scienceInternal medicine

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Research into the seasonality of mood has long been stymied by a lack of data, in part due to the prohibitive cost of traditional data collection and the tendency for data to be highly localized. Recent work using social media data has evinced the utility of psycholinguistic features in tracking mood and mental illness, but Twitter data, which are nonanonymous and short-form by design, have almost exclusively been the subject of analysis. In this article, we present a novel corpus within this field of study, comments from the social network Reddit, which does not suffer from these potential limitations. We find that although there are no notable changes in mood in the entire population over the course of a year, a small cohort is acutely sensitive to changes in the relative day length (i.e., the relative photoperiod). Our findings corroborate the phase shift hypothesis, which is the prevailing theory for the seasonality of mood. We also demonstrate the viability of the Reddit comments corpus for studies in mood and, more broadly, mental health.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesÉtudes des sciences et des technologies
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Observationnel · Signal consensuel: Observationnel
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,356
Score d'incertitude au seuil0,999

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0020,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,046
Tête enseignante GPT0,390
Écart entre enseignants0,344 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Devis d'étudeObservationnel
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations3
Publié2017
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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