Natural Language Processing Insight into LGBTQ+ Youth Mental Health During the COVID-19 Pandemic: Longitudinal Content Analysis of Anxiety-Provoking Topics and Trends in Emotion in LGBTeens Microcommunity Subreddit
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Widespread fear surrounding COVID-19, coupled with physical and social distancing orders, has caused severe adverse mental health outcomes. Little is known, however, about how the COVID-19 crisis has impacted LGBTQ+ youth, who disproportionately experienced a high rate of adverse mental health outcomes before the COVID-19 pandemic. OBJECTIVE: We aimed to address this knowledge gap by harnessing natural language processing methodologies to investigate the evolution of conversation topics in the most popular subreddit for LGBTQ+ youth. METHODS: We generated a data set of all r/LGBTeens subreddit posts (n=39,389) between January 1, 2020 and February 1, 2021 and analyzed meaningful trends in anxiety, anger, and sadness in the posts. Because the distribution of anxiety before widespread social distancing orders was meaningfully different from the distribution after (P<.001), we employed latent Dirichlet allocation to examine topics that provoked this shift in anxiety. RESULTS: We did not find any differences in LGBTQ+ youth anger and sadness before and after government-mandated social distancing; however, anxiety increased significantly (P<.001). Further analysis revealed a list of 10 anxiety-provoking topics discussed during the pandemic: attraction to a friend, coming out, coming out to family, discrimination, education, exploring sexuality, gender pronouns, love and relationship advice, starting a new relationship, and struggling with mental health. CONCLUSIONS: During the COVID-19 pandemic, LGBTQ+ teens increased their reliance on anonymous discussion forums when discussing anxiety-provoking topics. LGBTQ+ teens likely perceived anonymous forums as safe spaces for discussing lifestyle stressors during COVID-19 disruptions (eg, school closures). The list of prevalent anxiety-provoking topics in LGBTQ+ teens' anonymous discussions can inform future mental health interventions in LGBTQ+ youth.
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 enseignantsNi 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.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,003 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
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.
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 tête enseignante, 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 ».