Исследование психологических проблем с помощью методов автоматической обработки текстов на материале социальных сетей

Методы обработки естественного языка эффективно работают с большими объемами данных и хорошо подходят для исследований актуальных тем в обществе. Одной из таких тем является наличие психологических проблем у человека. В данной работе исследуются методы обнаружения такой психологической проблемы, как депрессии, с помощью анализа социальных сетей. Использование данных социальных сетей дает репрезентативную картину оценки реального количества подобного рода проблем, так как люди более искренне и подробно рассказывают о своем психологическом здоровье и возможных проблемах из-за частичной анонимности в социальных сетях, таким образом появляется возможность вовремя обнаружить заболевание и оказать необходимую помощь. При решении базовой задачи детекции наличия депрессии, при существовании сильной несхожести положительного и отрицательного классов, было достигнуто качество F1 = 0.9728. При переходе к усложненной задаче – выделению среди всех постов с упоминанием депрессии в различном контексте, постов, которые могли бы с высокой вероятностью сигнализировать о наличии депрессии у его автора было достигнуто качество F1 = 0.7419. Было показано, что использование популярных для аналогичных задач классификации методов сентиментального анализа, не дают должного качества на нашей задаче. Также был создан набор размеченных русскоязычных данных (33% положительного класса), содержащий упоминания депрессии в каждом посте в различных контекстах, аналога таким размеченным данным нет ни на одном языке. Помимо вышеперечисленного, были получены различные признаки и характеристики проявления депрессии разной степени тяжести, что позволяет проводить необходимые вмешательства различной интенсивности и скорости.