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言為心聲:人工智能探測抑郁癥的語言證據(jù)與價值

發(fā)布時間:2020-12-10 06:25
  由于壓力驅(qū)使、病恥逃離、社會比較、自我呈現(xiàn)等因素,導致了抑郁癥個體表現(xiàn)出回避進行線下社交,而偏向進行線上活動。互聯(lián)網(wǎng)社交媒體已經(jīng)成為抑郁癥個體進行情緒宣泄和言語表達的一個重要場所。抑郁癥個體社交媒體發(fā)文具有負面型的文風、格式化的用詞、含混式的表達、規(guī)律性的時間等特征。隨著心理學和計算科學的合作日益增多,學術界越來越流行通過大數(shù)據(jù)、機器學習、人工智能等技術發(fā)現(xiàn)用戶語言和心理之間的關聯(lián),推測其過度化自我聚焦、偏差式社會比較、壓抑型認知圖式以及隱含傷感類自我呈現(xiàn)等心理狀態(tài),判斷其罹患抑郁癥的可能性,進而掌握抑郁癥人群的社會人口學特征以及開展有效干預。通過分析互聯(lián)網(wǎng)抑郁癥人群的大數(shù)據(jù)分布等社會指標,對于抑郁癥個體的康復、相關部門的有效干預以及國民身心健康發(fā)展等都具有重要意義。 

【文章來源】:西北師大學報(社會科學版). 2020年05期 第136-144頁 北大核心CSSCI

【文章頁數(shù)】:9 頁

【文章目錄】:
一、過度化自我聚焦導致單調(diào)用語
二、偏差式社會比較誘發(fā)含混表述
三、壓抑型認知圖式映射負面文風
四、傷感類自我呈現(xiàn)關聯(lián)發(fā)文時段
五、結語:網(wǎng)絡成為心安處


【參考文獻】:
期刊論文
[1]自殺傾向的話語表述——大學生“走飯”微博分析[J]. 高一虹,孟玲.  外語與外語教學. 2019(01)
[2]因果判定與軀體化:精神病學標準化的醫(yī)學社會學反思[J]. 呂小康,汪新建.  社會學研究. 2013 (03)



本文編號:2908234

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