阿富汗结构压力与学习倦怠：基于AFSTRESS达尔语语料库的多层次分析
摘要
我们介绍AFSTRESS——首个来自阿富汗地区的多标签自报告压力叙事语料库（Dari语），包含737条响应数据，源自持续 humanitarian 危机期间来自阿富汗个体的访谈。受访者描述所经历的压力并通过达尔语检查表选择情绪与压力标签。该数据集支持三层次分析：计算层面（多标签分类）、社会层面（结构性驱动因素与性别差异）、心理层面（学习倦怠、慢性压力及情感级联模式）。语料库包含12个二元标签（5种情绪、7种压力源），标签稀疏度高达5.54，密度为0.462，反映压力的复杂多维特性。结构性压力主导：不确定的未来（62.6%）和教育中断（60.0%）均超过情绪状态，表明压力主要由结构性因素驱动。最强的共现为无望感与不确定的未来（J=0.388）。基线实验表明，字符级TF-IDF配合线性SVM可实现Micro-F1=0.663和Macro-F1=0.651，优于ParsBERT和XLM-RoBERTa，阈值调优可使Micro-F1提升10.3个百分点。AFSTRESS为计算分析危机中人群的压力与福祉提供了首个达尔语资源。
引用
@article{arxiv.2603.27233,
title = {Structural Stress and Learned Helplessness in Afghanistan: A Multi-Layer Analysis of the AFSTRESS Dari Corpus},
author = {Jawid Ahmad Baktash and Mursal Dawodi and Nadira Ahmadi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2603.27233},
year = {2026}
}
备注
16 pages, 7 figures, 3 tables. Introduces AFSTRESS, the first multi-label Dari corpus of self-reported stress narratives (737 responses). Includes computational benchmarks, social science analysis of structural stress, and psychological modeling (learned helplessness, chronic stress, emotional cascade)