利用主题建模探究 COVID-19 相关心理压力源
计算与语言
2022-02-02 v1
摘要
COVID-19 大流行几乎两年来影响了不同国家人民的生活。大流行带来的生活方式改变可能给个人造成社会心理压力源，并有可能导致心理健康问题。为提供高质量的心理健康支持，医疗机构需要识别 COVID-19 特定的压力源，并关注这些压力源的流行趋势。本研究旨在将自然语言处理（NLP）应用于社交媒体数据，以识别 COVID-19 大流行期间的社会心理压力源，并分析大流行不同阶段的压力源流行趋势。我们获取了来自 subreddit r/COVID19_support 的 9266 条 Reddit 帖子数据集，时间跨度为 2020 年 2 月 14 日至 2021 年 7 月 19 日。我们使用潜在狄利克雷分配（LDA）主题模型和词典方法识别该 subreddit 上被提及的主题。我们的结果呈现了一个仪表盘，用于可视化社交媒体平台上讨论的 COVID-19 相关压力源主题的流行趋势。该结果可为了解 COVID-19 不同阶段大流行相关压力源的流行情况提供见解。本研究所采用的自然语言处理技术也可在未来应用于分析特定事件的压力源。
引用
@article{arxiv.2202.00476,
title = {Exploring COVID-19 Related Stressors Using Topic Modeling},
author = {Yue Tong Leung and Farzad Khalvati},
journal= {arXiv preprint arXiv:2202.00476},
year = {2022}
}