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![Predicting Depression From Language-Based Emotion Dynamics: Longitudinal Analysis of Facebook and Twitter Status Updates 从基于语言的情绪动态预测抑郁症:对Facebook和Twitter状态更新的纵向分析](https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/888d994a56bc43f119f938481143ced8.png 480w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/888d994a56bc43f119f938481143ced8.png 960w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/888d994a56bc43f119f938481143ced8.png 1920w,https://asset.jmir.pub/assets/thumbs/888d994a56bc43f119f938481143ced8.png 2500w)
从基于语言的情绪动态预测抑郁症:对Facebook和Twitter状态更新的纵向分析
通过应用程序在参与者的智能手机上本地处理状态更新,提取时间、总字数以及积极和消极情绪词汇的数量,然后每24小时将这些摘要上传到安全服务器,此时状态更新内容将从Mood Prism永久删除。年代内存。因此,该应用程序提供了情感词汇表达频率的摘要,但实际的状态更新无法进行分析。
伊丽莎白·M·西布鲁克,玛格丽特·L·科恩,本·D·富尔彻,妮基·S·里卡德
中国医学网络杂志2018;20(5):e168