Predicting Future Alleviation of Mental Illness in Social Media: An Empathy-Based Social Network Perspective

Homogeneous Decision Community Extraction Based on End-User Mental Behavior on Social Media

“…For multiattribute group decision-making, most existing research is based on the classical expected utility theory, which assumes that the decision-maker is entirely rational, but this is not in line with reality. Prospect theory [ 3 , 4 ] believes that decision-makers have systematic perception bias in the decision-making process. Decision-makers do not continuously pursue the maximum utility in behavior but show reference dependence and loss aversion.…”

Predição de transtornos de saúde mental em redes sociais com o uso de conhecimento extra-linguístico

“…Modelos computacionais existentes para a predição de transtornos de saúde mental em redes sociais digitais frequentemente utilizam conteúdo gerado por usuários, principalmente na forma de textos (WANG et al, 2017;RICARD et al, 2018;SERRA;SPEZZANO, 2020). No entanto, a informação textual disponível em redes sociais é limitada e esparsa, constantemente possui ruídos e pode não ser suficiente para desenvolver um modelo preditivo robusto baseado somente neste tipo de característica (LIN et al, 2017;SINHA et al, 2019), podendo gerar severa perda de informação (CHAI et al, 2019) ou até mesmo o uso de conhecimento irrelevante (ZOGAN et al, 2021). Por outro lado, estudos na área de redes sociais indicam que indivíduos com transtornos de saúde mental preferem formar conexões sociais com indivíduos que possuam transtornos semelhantes, conforme sugerem os efeitos da homofilia (VEDULA; PARTHASARATHY, 2017;GIUNTINI et al, 2021).…”

“…Com base na revisão bibliográfica apresentada no capítulo 3, observamos que modelos computacionais existentes para a predição de transtornos de saúde mental em redes sociais digitais frequentemente utilizam conteúdo gerado por usuários, principalmente na forma de textos (WANG et al, 2017;RICARD et al, 2018 Apesar da potencial relevância de características comportamentais para a detecção de transtornos de saúde mental em redes sociais digitais, poucos estudos têm pesquisado sobre laços sociais, atividades e interações entre usuários para o desenvolvimento de modelos preditivos (WANG et al, 2017;SHEN et al, 2017). De acordo com o trabalho em Chai et al (2019), por exemplo, o uso dessas fontes de informação permanece praticamente inexplorado na literatura. Além disso, a maioria dos experimentos são conduzidos em conjuntos de dados muito pequenos, o que torna muito difícil de justificar a robustez e a generalidade dos resultados em larga escala (SHEN et al, 2017;WANG et al, 2020).…”