Natural language processing reveals vulnerable mental health support groups and heightened health anxiety on Reddit during COVID-19.
Notice bibliographique
Résumé
\n\n \n\nThis dataset contains posts from 28 subreddits (15 mental health support groups) from 2018-2020. We used this dataset to understand the impact of COVID-19 on mental health support groups from January to April, 2020 and included older timeframes to obtain baseline posts before COVID-19.\n\nPlease cite if you use this dataset:\n\nLow, D. M., Rumker, L., Torous, J., Cecchi, G., Ghosh, S. S., & Talkar, T. (2020). Natural Language Processing Reveals Vulnerable Mental Health Support Groups and Heightened Health Anxiety on Reddit During COVID-19: Observational Study. Journal of medical Internet research, 22(10), e22635.\n\n@article{low2020natural,\n title={Natural Language Processing Reveals Vulnerable Mental Health Support Groups and Heightened Health Anxiety on Reddit During COVID-19: Observational Study},\n author={Low, Daniel M and Rumker, Laurie and Torous, John and Cecchi, Guillermo and Ghosh, Satrajit S and Talkar, Tanya},\n journal={Journal of medical Internet research},\n volume={22},\n number={10},\n pages={e22635},\n year={2020},\n publisher={JMIR Publications Inc., Toronto, Canada}\n}\n\n\nLicense\n\nThis dataset is made available under the Public Domain Dedication and License v1.0 whose full text can be found at: http://www.opendatacommons.org/licenses/pddl/1.0/\n\nIt was downloaded using pushshift API. Re-use of this data is subject to Reddit API terms.\n\n \n\nReddit Mental Health Dataset\n\nContains posts and text features for the following timeframes from 28 mental health and non-mental health subreddits:\n\n\n\t15 specific mental health support groups (r/EDAnonymous, r/addiction, r/alcoholism, r/adhd, r/anxiety, r/autism, r/bipolarreddit, r/bpd, r/depression, r/healthanxiety, r/lonely, r/ptsd, r/schizophrenia, r/socialanxiety, and r/suicidewatch)\n\t2 broad mental health subreddits (r/mentalhealth, r/COVID19_support)\n\t11 non-mental health subreddits (r/conspiracy, r/divorce, r/fitness, r/guns, r/jokes, r/legaladvice, r/meditation, r/parenting, r/personalfinance, r/relationships, r/teaching).\n\n\nfilenames and corresponding timeframes:\n\n\n\tpost: Jan 1 to April 20, 2020 (called "mid-pandemic" in manuscript; r/COVID19_support appears). Unique users: 320,364. \n\tpre: Dec 2018 to Dec 2019. A full year which provides more data for a baseline of Reddit posts. Unique users: 327,289.\n\t2019: Jan 1 to April 20, 2019 (r/EDAnonymous appears). A control for seasonal fluctuations to match post data. Unique users: 282,560.\n\t2018: Jan 1 to April 20, 2018. A control for seasonal fluctuations to match post data. Unique users: 177,089\n\n\nUnique users across all time windows (pre and 2019 overlap): 826,961.\n\nSee manuscript Supplementary Materials (https://doi.org/10.31234/osf.io/xvwcy) for more information.\n\nNote: if subsampling (e.g., to balance subreddits), we recommend bootstrapping analyses for unbiased results.\n\n
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 machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,007 | 0,004 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».