Forging Online Community Among People in Recovery From Substance Use: Natural Language Processing and Deep-Learning Analysis of The Phoenix App User-Generated Data
Notice bibliographique
Résumé
Background: Mobile apps are powerful tools for promoting and sustaining healthy behaviors, including supporting diverse recovery pathways from substance use, including alcohol use disorder. Indeed, prior research strongly supports the notion that social connection through mobile platforms, supplemented by an in-person interaction, is vital in helping individuals strengthen their recovery and improve overall well-being and mental health. However, research into the digital footprints of mobile app users, as a strategy to assess app usage experiences in a recovery context, is lacking. Objective: This study utilizes a dataset from The Phoenix app, a social media platform specifically designed for individuals impacted by substance use, including those in or seeking recovery, to identify core uses of the app, including how it is leveraged by members from a thematic and emotional valence context. Methods: We applied natural language processing and deep learning methods to analyze a random sample of 19,685 posts. Analyses included the Bidirectional Encoder Representation from Transformers topic modeling tool to generate themes and a Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner sentiment analysis to approximate emotional tone and mood from posts ranging from highly negative (-0.99) to highly positive (0.99). Results: After removing duplicate and nonsensical posts, we retained a final sample size of 17,617 posts. Bidirectional Encoder Representation from Transformers topic modeling tool identified 10 topics (coherence score=0.48) within 2 overarching themes: (1) those related to engaging app members through in-person and online interactions (7 topics) and (2) as a forum to discuss more serious topics pertaining to substance use and mental health recovery (3 topics). Overall, the topics revealed a distinct and recurring theme of community support. Valence Aware Dictionary and Sentiment Reasoner sentiment analysis was 0.44 (SD 0.42), indicating highly positive posts, with only 429 (2.4%) being highly negative. Conclusions: The study findings broadly show positive uses of The Phoenix app as a tool for social connections and community among people in recovery from substance use. With the high positive sentiment of posts, the app was distinct from other social media platforms (eg, X, Reddit, Facebook), which often feature a mix of highly positive and highly negative posts. Additional research is needed to confirm these results using a larger dataset and with comparative analysis of other recovery forums to contribute to the understanding of social media's role and function in changing health-related behaviors.
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 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| 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 ».