Language and Mental Health: Measures of Emotion Dynamics from Text as Linguistic Biosocial Markers
Notice bibliographique
Résumé
Research in psychopathology has shown that, at an aggregate level, the patterns of emotional change over time-emotion dynamics-are indicators of one's mental health.One's patterns of emotion change have traditionally been determined through self-reports of emotions; however, there are known issues with accuracy, bias, and ease of data collection.Recent approaches to determining emotion dynamics from one's everyday utterances addresses many of these concerns, but it is not yet known whether these measures of utterance emotion dynamics (UED) correlate with mental health diagnoses.Here, for the first time, we study the relationship between tweet emotion dynamics and mental health disorders.We find that each of the UED metrics studied varied by the user's self-disclosed diagnosis.For example: average valence was significantly higher (i.e., more positive text) in the control group compared to users with ADHD, MDD, and PTSD.Valence variability was significantly lower in the control group compared to ADHD, depression, bipolar disorder, MDD, PTSD, and OCD but not PPD.Rise and recovery rates of valence also exhibited significant differences from the control.This work provides important early evidence for how linguistic cues pertaining to emotion dynamics can play a crucial role as biosocial markers for mental illnesses and aid in the understanding, diagnosis, and management of mental health disorders.
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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 | 0,015 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 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 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 ».