基于大型语言模型的社交媒体抑郁症风险评估
计算与语言
2026-04-23 v1 人工智能
摘要
抑郁症是全球最普遍且最使人衰弱的心理健康状况之一，经常被漏诊和治疗不足。社交媒体平台的激增为自动监测心理健康提供了丰富的自然语言信号来源。在这项工作中，我们提出了一个基于大型语言模型(LLM)的系统，通过对八种与抑郁症相关的情绪进行多标签分类并计算加权严重程度指数，来评估 Reddit 帖子中的抑郁症风险。该方法在带注释的 DepressionEmo 数据集（约 6,000 个帖子）上以零样本设置进行评估，并实际应用于 2024-2025 年间从四个 subreddit 收集的 469,692 条评论。我们表现最好的模型 gemma3:27b 取得了 micro-F1 = 0.75 和 macro-F1 = 0.70 的结果，与专门构建的微调模型（BART：micro-F1 = 0.80，macro-F1 = 0.76）相比具有竞争力。实际应用分析揭示了各社区之间一致且时间稳定的特征分布，且 r/depression 和 r/anxiety 之间存在显著差异。我们的发现证明了大规模心理监测具有成本效益和可扩展方法的可行性。
引用
@article{arxiv.2604.19887,
title = {Depression Risk Assessment in Social Media via Large Language Models},
author = {Giorgia Gulino and Manuel Petrucci},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.19887},
year = {2026}
}