[论文解读] 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 5

一句话总结

本研究利用LDA进行主题建模，BERT进行微调的情感分类，分析了r/Depression子版块中与COVID-19相关的帖子的情感。研究识别出与疫情相关的关键主题，如孤独感、焦虑和经济压力，并表明基于主题的情感分类方法在性能上优于基线模型，凸显了疫情对心理健康造成的情感影响。

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

研究动机与目标

• 理解COVID-19疫情期间r/Depression中情绪与主题的总体格局。
• 探究主题建模是否能够提升心理健康相关Reddit帖子的情感分类性能。
• 识别用户在疫情期间最突出的关注点和情绪主题。
• 评估基于BERT的模型在分类非正式、用户生成的心理健康内容情感方面的有效性。

提出的方法

• 应用潜在狄利克雷分布（LDA）从与COVID-19相关的r/Depression帖子中提取主导主题。
• 在Reddit帖子上对BERT进行微调以实现情感分类，利用主题信息特征提升性能。
• 通过去除噪声并应用社交媒体文本的标准NLP技术，对用户生成的文本进行预处理。
• 训练并评估多种情感分类模型，将BERT与基线模型进行比较。
• 在情感分类流程中使用主题分布作为额外特征，以增强模型的可解释性和准确性。
• 使用标准NLP指标（如F1值和准确率）在保留的测试集上评估模型性能。

实验结果

研究问题

• RQ1 Reddit用户在r/Depression中与COVID-19疫情相关讨论的常见主题有哪些？
• RQ2 主题建模能否提升心理健康相关Reddit帖子情感分类的准确性？
• RQ3 哪些与疫情相关的问题在用户帖子中被频繁提及且情绪色彩强烈？
• RQ4 基于BERT的情感分类方法与传统方法相比，在非正式心理健康内容上的表现如何？

主要发现

• LDA识别出孤独感、焦虑、经济压力和日常规律丧失是疫情期间r/Depression帖子中的主导主题。
• 在基于BERT的情感分类中引入主题特征后，F1值相比基线模型提升了5.2%。
• 表达负面情绪的帖子显著更可能涉及孤独感、感染恐惧和工作不安全感。
• 情绪最强烈的主题与心理健康恶化相关，68%的极度负面帖子提到了自杀意念或自残行为。
• 在主题增强数据上微调的BERT模型在检测极端负面情绪方面表现出更高的精确率和召回率。
• 本研究证实，社交隔离和经济不稳定等疫情相关压力源与在线社区中负面心理健康表达的加剧密切相关。