Voices of People With Disabilities: Integrating Topic Modeling and Sentiment Analysis to Study Disability Discourse on Social Media
Notice bibliographique
Résumé
People with Disability (PwD) are some of society’s marginalized and vulnerable groups. They are mostly disadvantaged because accessibility to communal structures and social services remains challenging. Sometimes, PwDs are misunderstood because not all disabilities are visible or outward, which makes it difficult to implement useful interventions for them. Thus, the voices of PwDs, as expressed freely on social media must be studied to understand better the fundamental challenges they face. In this research, we analyze the comments expressed in Disability communities on Reddit in the last 5 years (from 2019 to 2024) to uncover the concerns and sentiments of PwDs. Comments were collected through the Reddit API from 4 Disability subreddits, namely r/ADHD, r/Blind, r/deaf, and r/disability. Overall, a total of 601,215 comments were extracted for analysis. We applied topic modeling algorithms, namely Latent Dirichlet Allocation (LDA), Non-negative Matrix Factorization (NMF), and two variations of BERTopic (BERTopic with K-means clustering and BERTopic with HDBSCAN clustering) on each subreddit’s comments to extract hidden topics. The NMF discovered 15 topics in the r/Blind and 20 topics in the r/deaf. Furthermore, related topics were merged into themes, and we discovered 9 themes in both r/ADHD and r/Blind, 8 themes in r/deaf, and 7 themes in r/disability. Additionally, a pre-trained transformer, SiEBERT, was used to determine the sentiments for the themes in each subreddit. The themes discovered across at least 2 subreddits are Mobility, Diagnosis, Education, Assistive and Accessible Technology, Support, Disability Accommodations, and Relations. PwD with ADHD struggle with the effects of medications, household chores, sleep, attention span, and oversubscribing to online payment services. The PwD who are visually impaired feel alienated by society, struggle with public transit systems, have limited employment, and experience harassment. Those with difficulty hearing express difficulty with hearing devices, educational materials, technological challenges, limited workplace accommodations, and bad treatment from people. Our research discussed the themes and provided recommendations where applicable.
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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 | 0,004 | 0,008 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,004 | 0,003 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,003 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,001 |
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 ».