微博用户的抑郁和焦虑预测

• 作者: 朱廷劭 李昂 白朔天 聂栋 郝碧波
• 来源期刊: 中国科学院大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 抑郁 焦虑 新浪微博
• 年，卷（期）: 2014,（6）
• 所属期刊栏目: 计算机科学
• 页码范围: 814-820
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文
• DOI: 10.7523/j.issn.2095-6134.2014.06.013

摘要

临床心理学指出,心理健康状况通过人的行为表现,其中包括网络行为.传统的心理健康测评以自陈量表的形式为主.这不但要耗费大量的人工处理工作,更不能做到实时进行心理健康状态的获取.针对传统方法的不足,本文旨在通过新浪微博的环境,预测用户的心理健康状况,特别是抑郁和焦虑问题.通过批量获取微博用户的网上数据,验证了传统理论中人格和心理健康之间的相关性,并采用多任务回归学习预测微博用户的心理健康状况.结果表明,心理健康问题可以通过网络行为反映出来,通过用户的微博使用情况,预测其抑郁和焦虑的程度是可行的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	朱廷劭	中国科学院心理研究所	45	122	7.0	9.0
2	李昂	中国科学院大学计算机与控制学院	60	473	9.0	21.0
3	白朔天	中国科学院大学计算机与控制学院	3	6	1.0	2.0
4	郝碧波	中国科学院大学计算机与控制学院	5	29	3.0	5.0
5	聂栋	中国科学院大学计算机与控制学院	1	0	0.0	0.0