通过检测 YouTube 视频中的抑郁内容评估观众心理健康
计算机与社会
2020-08-18 v1 机器学习
摘要
抑郁症是全球最普遍的精神健康问题之一，被证明是自杀的主要诱因之一，并给家庭与社会带来沉重经济负担。在本文中，我们开发并测试了应用于 YouTube 视频内容的机器学习技术的有效性，这些视频内容通过其转录文本获取，用以判定视频是否具有抑郁性质或含有致抑郁触发因素。我们的模型能以 83% 的准确率检测抑郁视频。我们还引入一种基于视频评论的真实场景评估技术，通过计算评论的 CES-D 分数来验证我们的分类。本工作与联合国可持续发展目标中确保良好健康与福祉的目标高度契合，尤其符合 UN SDG 3.4 条款。
引用
@article{arxiv.2008.07280,
title = {Assessing Viewer's Mental Health by Detecting Depression in YouTube Videos},
author = {Shanya Sharma and Manan Dey},
journal= {arXiv preprint arXiv:2008.07280},
year = {2020}
}
备注
AI for Social Good workshop at NeurIPS (2019), Vancouver, Canada