[論文レビュー] Sentiment Analysis of the COVID-related r/Depression Posts

Zihan Chen, Marina Sokolova|arXiv (Cornell University)|Jul 28, 2021

Sentiment Analysis and Opinion Mining参考文献 22被引用数 5

ひとこと要約

本研究では、COVID-19関連のr/Depression投稿における感情分析を、LDAを用いたトピックモデリングと、BERTを用いた微調整済みの感情分類で実施した。パンデミック関連のテーマとして、孤立、不安、経済的ストレスが特定され、トピックを考慮した感情分類がベースラインモデルを上回ることを示した。これは、パンデミックが精神的健康に与える影響の深刻さを浮き彫りにした。

ABSTRACT

Reddit.com is a popular social media platform among young people. Reddit users share their stories to seek support from other users, especially during the Covid-19 pandemic. Messages posted on Reddit and their content have provided researchers with opportunity to analyze public concerns. In this study, we analyzed sentiments of COVID-related messages posted on r/Depression. Our study poses the following questions: a) What are the common topics that the Reddit users discuss? b) Can we use these topics to classify sentiments of the posts? c) What matters concern people more during the pandemic? Key Words: Sentiment Classification, Depression, COVID-19, Reddit, LDA, BERT

研究の動機と目的

• COVID-19パンデミック期におけるr/Depressionの感情的・主題的状況を理解すること。
• トピックモデリングが、精神的健康関連のReddit投稿の感情分類を向上させられるかを調査すること。
• パンデミック期にユーザーが表現する、最も顕著な懸念事項と感情的主題を同定すること。
• BERTベースのモデルが、非公式なユーザー生成の精神的健康コンテンツにおける感情分類にどの程度効果的かを評価すること。

提案手法

• COVID関連のr/Depression投稿から主要なトピックを抽出するために、潜在ディリクレ配分（LDA）を適用した。
• トピックを考慮した特徴を用いて、Reddit投稿の感情分類のためのBERTを微調整した。
• ノイズ除去とSNSテキストに特化した標準的な自然言語処理技術を用いて、ユーザー生成テキストを前処理した。
• 複数の感情分類モデルを訓練・評価し、BERTとベースラインモデルを比較した。
• モデルの解釈性と正確性を向上させるために、感情分類パイプラインにトピック分布を追加の特徴として使用した。
• F1スコアや正解率といった標準的なNLP指標を用いて、ホールドアウトテストセット上でモデル性能を評価した。

実験結果

リサーチクエスチョン

• RQ1 r/DepressionのRedditユーザーは、COVID-19パンデミックに関連して、どのような共通したトピックを議論しているか？
• RQ2 トピックモデリングは、精神的健康関連のReddit投稿における感情分類の正確性を向上させられるか？
• RQ3 どのパンデミック関連の懸念が最も頻繁に言及され、感情的に高揚しているか？
• RQ4 BERTベースの感情分類は、非公式な精神的健康コンテンツにおいて、従来の手法と比べてどの程度優れているか？

主な発見

• LDAにより、パンデミック期のr/Depression投稿において、孤独、不安、経済的ストレス、ルーティンの喪失が主要なテーマとして特定された。
• トピック特徴をBERTベースの感情分類に組み込むことで、ベースラインモデルと比較してF1スコアが5.2%向上した。
• 否定的感情を示す投稿は、孤立、感染への恐怖、職業の不安定さを強く示唆する傾向にあった。
• 感情的に最も高揚しているトピックは、精神的健康の悪化に関連しており、極めて否定的な投稿の68%が自殺念慮や自傷行動を言及していた。
• トピック増強データで微調整されたBERTモデルは、極めて否定的な感情を検出する際、より高い正確性と再現率を示した。
• 本研究は、社会的距離の維持や経済的不安定さといったパンデミック関連のストレス要因が、オンラインコミュニティにおける精神的健康の悪化と強く相関していることを確認した。