[논문 리뷰] Sentiment Analysis of the COVID-related r/Depression Posts

Zihan Chen, Marina Sokolova|arXiv (Cornell University)|2021. 07. 28.

Sentiment Analysis and Opinion Mining참고 문헌 22인용 수 5

한 줄 요약

이 연구는 LDA를 이용한 토픽 모델링과 BERT를 활용한 정교한 감성 분류를 통해 코로나19 관련 r/Depression 게시글의 감성을 분석한다. 감염자 수 감소, 고립, 불안, 재정적 압박 등의 패닉 관련 주제를 특정하고, 주제 기반 감성 분류 모델이 기준 모델 대비 성능 향상을 보임을 입증함으로써 팬데믹이 정신 건강에 끼친 정서적 영향을 드러낸다.

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

연구 동기 및 목표

• 코로나19 팬데믹 기간 동안 r/Depression의 정서적 및 토픽적 풍경을 이해하기 위해.
• 토픽 모델링이 정신 건강 관련 레딧 게시글의 감성 분류 성능 향상에 기여하는지 조사하기 위해.
• 사용자가 팬데믹 기간 동안 가장 빈번히 언급하고 정서적으로 강한 영향을 받는 주요 우려 사항과 감성 주제를 특정하기 위해.
• 비공식적이고 사용자 생성 콘텐츠인 정신 건강 관련 콘텐츠에서 BERT 기반 모델의 감성 분류 성능 평가하기 위해.

제안 방법

• 코로나19 관련 r/Depression 게시글에서 주요 토픽을 추출하기 위해 잠재적 디리히레트 분포(Latent Dirichlet Allocation, LDA)를 적용함.
• 토픽 기반 특징을 활용해 레딧 게시글의 감성 분류를 위한 BERT를 정밀 조정함.
• 소셜 미디어 텍스트에 적합한 표준 자연어 처리 기법을 적용하고 노이즈를 제거함으로써 사용자 생성 텍스트를 사전 처리함.
• 기준 모델과 비교하기 위해 다양한 감성 분류 모델을 훈련 및 평가함.
• 모델의 해석 가능성과 정확도 향상을 위해 감성 분류 파이프라인에 토픽 분포를 추가 특징으로 통합함.
• 보류된 테스트 세트에서 F1 점수 및 정확도와 같은 표준 NLP 메트릭을 사용해 모델 성능을 평가함.

실험 결과

연구 질문

• RQ1 레딧 사용자들이 r/Depression에서 코로나19 팬데믹과 관련해 주로 논의하는 공통 주제들은 무엇인가요?
• RQ2 토픽 모델링이 정신 건강 관련 레딧 게시글의 감성 분류 정확도 향상에 기여할 수 있나요?
• RQ3 사용자 게시글에서 가장 자주 언급되고 정서적으로 강한 영향을 주는 팬데믹 관련 우려 사항은 무엇인가요?
• RQ4 비공식적인 정신 건강 콘텐츠에서 BERT 기반 감성 분류는 전통적 방법과 비교해 어떻게 다릅니까?

주요 결과

• LDA는 팬데믹 기간 동안 r/Depression 게시글에서 고립, 불안, 재정적 압박, 루틴 상실이 주요 주제로 나타남을 확인함.
• 기준 모델 대비 주제 특징을 BERT 기반 감성 분류에 통합함으로써 F1 점수 5.2% 향상됨.
• 부정적인 감성을 표현하는 게시글은 고립, 감염에 대한 두려움, 일자리 불안정성에 더 자주 언급함.
• 정서적으로 가장 강한 영향을 주는 주제는 정신 건강 악화와 연관되어 있었으며, 극도로 부정적인 게시글의 68%가 자살 생각이나 자해 행동을 언급함.
• 주제 보강 데이터로 미세조정된 BERT 모델은 극단적인 부정적 감성 탐지에서 더 높은 정밀도와 재현율을 보임.
• 이 연구는 사회적 거리 두기와 경제적 불안정성과 같은 팬데믹 관련 스트레서가 온라인 커뮤니티에서 정신 건강 악화 표현과 강하게 상관됨을 확인함.