Analyser les réseaux sociaux pour des infos sur la santé mentale

Les plateformes de réseaux sociaux permettent aux utilisateurs de partager leurs pensées et expériences tout en restant anonymes. Cette ouverture crée une opportunité de recherche sur la santé mentale, notamment pour repérer les premiers signes de problèmes comme les Troubles alimentaires et la Dépression. En examinant les publications des utilisateurs sur des sites comme Reddit, les chercheurs peuvent potentiellement identifier les symptômes et le niveau de gravité de ces conditions de santé mentale.

Cet article résume les efforts pour créer des systèmes de prédiction des problèmes de santé mentale basés sur le contenu des médias sociaux. Deux tâches principales ont été abordées : l'une était centrée sur l'identification des symptômes de dépression à l'aide d'un Questionnaire, et l'autre visait à mesurer la gravité des symptômes des troubles alimentaires à partir des publications des utilisateurs.

#Tâche 1 : Identification des Symptômes de Dépression

Pour la première tâche, l'objectif était de développer un système qui identifie les symptômes de dépression à partir d'un questionnaire connu sous le nom de Beck Depression Inventory (BDI-II). Cette tâche consistait à classer les publications pertinentes des utilisateurs qui parlent de leurs sentiments et expériences liées à la dépression. Le défi était de soumettre les 1 000 meilleures publications liées à des symptômes spécifiques décrits dans le questionnaire.

Pour y parvenir, différentes méthodes ont été testées, y compris des techniques de classification traditionnelles et l'utilisation de Modèles de traitement de texte avancés appelés sentence transformers. Le système de classification visait à prédire quelles publications étaient pertinentes pour chaque symptôme en fonction des informations du BDI-II.

Cependant, les résultats initiaux ont montré des problèmes. Les classificateurs binaires utilisés n'ont pas bien performé en termes de classement des publications correctement. L'équipe a appris que les classificateurs conçus pour des métriques spécifiques, comme la précision, peuvent avoir des difficultés lorsqu'ils sont appliqués à différents scénarios.

#Préparation des Données pour la Tâche 1

Les données pour cette tâche provenaient d'un grand ensemble de publications d'utilisateurs sur Reddit, qui comprenait des millions de phrases. Les données ont été nettoyées pour éliminer les caractères spéciaux et les erreurs de formatage. Cela a préparé le dataset pour l'analyse, visant à améliorer la précision du modèle.

L'approche utilisée impliquait de créer différents modèles, y compris un modèle de base reposant sur des techniques de classification plus simples. La méthode plus avancée employait des sentence transformers pour mieux comprendre le texte. Chaque publication était transformée dans un format adapté à l'Apprentissage automatique, permettant au système d'analyser le texte pour du contenu lié aux symptômes.

#Évaluation du Modèle pour la Tâche 1

Les modèles ont été évalués en fonction de leur capacité à prédire les publications pertinentes du questionnaire. La performance a été mesurée à l'aide de diverses métriques. Les sentence transformers ont produit des résultats impressionnants, atteignant des précisions et des scores F1 élevés. Cependant, malgré l'espoir initial, les résultats finaux du classement sur le tableau de bord ne reflétaient pas ces scores élevés.

L'équipe a noté l'importance d'avoir des données d'entraînement diverses et de filtrer les exemples de mauvaise qualité. Les publications répétitives entraînaient souvent de mauvaises performances car elles embrouillaient le modèle. Pour les itérations futures, il a été suggéré d'utiliser des méthodes de filtrage pour améliorer la qualité des données avant d'appliquer le système de classement.

#Tâche 3 : Mesurer la Gravité des Troubles Alimentaires

La deuxième tâche était axée sur la prédiction de la gravité des symptômes des troubles alimentaires à travers un questionnaire appelé Eating Disorder Examination Questionnaire (EDE-Q). Cette tâche visait à analyser les publications des utilisateurs pour évaluer la gravité des symptômes en fonction de leur activité sur les réseaux sociaux.

Pour cette tâche, le système devait prédire les réponses des utilisateurs à 22 des 28 questions relatives aux troubles alimentaires. Le questionnaire évaluait des aspects comme la restriction alimentaire et les préoccupations concernant la forme et le poids. Les réponses variaient sur une échelle de 0 à 6, indiquant la gravité des symptômes.

#Traitement des Données pour la Tâche 3

La préparation des données impliquait de collecter les publications des utilisateurs avec leurs réponses à l'EDE-Q. Cela fournissait une base pour entraîner les modèles d'apprentissage automatique. Les données ont été transformées dans un format gérable, en les nettoyant en éliminant les éléments inutiles comme les URL et les caractères spéciaux.

L'équipe a décidé d'utiliser BERT, un modèle moderne de traitement de texte, pour créer des embeddings qui résument le contenu des publications. Ces embeddings servent de caractéristiques riches pour les modèles d'apprentissage automatique, leur permettant d'apprendre des motifs associés aux symptômes des troubles alimentaires.

#Entraînement et Performance du Modèle pour la Tâche 3

Cinq modèles distincts d'apprentissage automatique ont été testés : Random Forest, Extra Trees, XGBoost, Ridge Regression et Support Vector Machines (SVM). Chaque modèle a été évalué sur sa capacité à prédire les réponses à l'EDE-Q avec précision. Le modèle Random Forest a montré la meilleure performance globale, indiquant que l'espace des caractéristiques de haute dimension a aidé à capturer efficacement des motifs complexes dans le comportement des utilisateurs.

Il est intéressant de noter que des techniques de réduction de dimension ont été appliquées pour voir si elles pouvaient améliorer la performance des modèles. Bien que le modèle Extra Trees ait bien performé après la réduction de dimension, il a été observé que certains modèles comme XGBoost avaient du mal et nécessitaient un ajustement fin pour obtenir des résultats optimaux.

#Comparaison du Système et Résultats

En comparant les deux tâches, il a été noté que différents modèles et représentations des données affectaient significativement les résultats. Bien que les systèmes aient produit des résultats compétitifs, il y avait des domaines nécessitant des améliorations, en particulier dans la prédiction de certains symptômes spécifiques liés aux troubles alimentaires.

Les modèles ont généralement atteint des métriques de performance de base mais ont échoué dans quelques domaines de sous-échelle. Ainsi, la tâche a mis en évidence le besoin potentiel d'utiliser des techniques supplémentaires, comme la modélisation thématique, pour améliorer la compréhension des publications des utilisateurs.

#Conclusion

Les efforts présentés dans cet article visaient à construire des systèmes capables d'analyser le contenu des médias sociaux pour offrir des perspectives sur les problèmes de santé mentale. Dans la tâche 1, l'accent était mis sur l'identification des symptômes de dépression à l'aide des publications des utilisateurs et d'un questionnaire pertinent. La tâche 3 était centrée sur l'évaluation de la gravité des troubles alimentaires par des moyens similaires.

Bien que les sentence transformers se soient révélés précieux dans la représentation du texte, les défis rencontrés en matière de performance des modèles indiquent divers domaines pour une exploration future. Affiner les modèles, incorporer différentes techniques et améliorer la qualité des données sont des étapes cruciales vers le développement de systèmes fiables pour la détection précoce des problèmes de santé mentale basés sur l'activité des médias sociaux.

#Directions Futures

Les résultats de ces tâches soulignent diverses opportunités pour la recherche future et les améliorations. Les voies potentielles incluent des modèles plus avancés comme des approches d'apprentissage profond, qui peuvent capturer des motifs complexes dans les données textuelles.

Explorer des techniques d'augmentation de données pour augmenter la taille et la diversité du dataset pourrait conduire à de meilleurs modèles. De plus, l'utilisation de méthodes de génération augmentée par récupération pourrait offrir une meilleure précision dans les prédictions, contribuant finalement à de meilleurs systèmes de soutien pour les personnes confrontées à des défis de santé mentale.

En résumé, le travail démontre le potentiel d'utilisation des données des médias sociaux pour comprendre et prédire les problèmes de santé mentale. En améliorant les méthodes, en tirant parti de techniques novatrices et en améliorant la qualité des données, les chercheurs peuvent créer des outils plus efficaces pour l'intervention précoce et le soutien.