EMINDS: 理解社交媒体上用户行为进展以探索心理健康
人机交互
2025-12-04 v1
摘要
心理健康是一个紧迫的社会问题，社会科学家正越来越多地转向在线心理健康社区（OMHCs）来分析用户行为数据以进行早期干预。然而，现有的序列挖掘技术不足以满足探索不同群体（如康复组或恶化组）行为进展的迫切需求，也无法追踪行为对心理健康状态的潜在长期影响。为解决这一问题，我们引入了EMINDS，一个基于新型自动挖掘流水线构建的可视化分析系统，该系统提取不同的行为阶段并评估频繁阶段模式对心理健康状态随时间的潜在影响。该系统包含一组交互式可视化，用于总结每个行为阶段的含义以及不同阶段模式的演变。我们采用以模式为中心的Sankey图来揭示阶段模式对心理健康影响的上下文信息，帮助专家理解阶段模式前后序列中的特定变化。我们通过两个案例研究和专家访谈评估了EMINDS的有效性和可用性，通过分析Reddit上的用户行为来检验可能对长期心理健康产生影响的潜在阶段模式。
引用
@article{arxiv.2512.03495,
title = {EMINDS: Understanding User Behavior Progression for Mental Health Exploration on Social Media},
author = {Rui Sheng and Yifang Wang and Xingbo Wang and Shun Dai and Qingyu Guo and Tai-Quan Peng and Huamin Qu and Dongyu Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:2512.03495},
year = {2025}
}