Reddit学术社区中压力相关帖子的检测与分析

如今，监测压力水平和识别精神疾病早期迹象的重要性不容低估。文本中的自动压力检测可以主动帮助管理压力并保护心理健康。在当今数字时代，社交媒体平台反映了各个社区内的心理健康和压力水平。本研究聚焦于检测和分析Reddit学术社区中与压力相关的帖子。由于在线教育和远程工作，这些社区已成为学术讨论和支持的中心。我们使用自然语言处理和机器学习分类器将文本分类为有压力或无压力，训练数据集为Dreaddit，其中包含来自Reddit的标注数据。接着，我们收集并分析来自各个学术子版块的帖子。我们发现，最有效的单个压力检测特征是词袋（Bag of Words），结合逻辑回归分类器，在DReaddit数据集上达到了77.78%的准确率和0.79的F1分数。该组合在人工标注数据集上的压力检测中也表现最佳，准确率为72%。我们的关键发现表明，与其他学术层次（包括本科生、研究生和博士生）相比，教授Reddit社区中的帖子和评论压力最大。这项研究有助于我们理解学术社区内的压力水平，并可以帮助学术机构和在线社区制定有效的措施和干预手段来解决这一问题。