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韧性是一个公认的基于力量的概念,它对变化、逆境和危机做出反应。这一概念为个人和基于社区的心理健康问题预防方法提供了基础,并形成了数字干预措施。在线心理健康同伴支持论坛为分享心理问题的亲身经历和寻求支持提供了可访问的场所,在增强复原力方面发挥了突出作用。然而,很少有人研究复原力是否以及如何实现复原力,阻碍了服务提供者优化复原力结果的能力。
本研究旨在创建一本反映心理健康在线同伴支持论坛中心理弹性的特点和实现的词典。研究结果可用于指导进一步的分析,并通过有针对性的调节和管理改善心理健康论坛的弹性结果。
提出了一种基于主题建模和定性内容分析的半自动弹性词典创建方法。我们提出了一个系统的四阶段分析管道,它预处理原始论坛帖子,发现核心主题,概念化复原力指标,并生成复原力字典。我们的方法应用于澳大利亚SANE(精神分裂症:国家紧急情况)运营的一个精神健康论坛,分析了2018年至2020年期间2357名用户的70179篇论坛帖子。
本研究开发的弹性词典和分类法揭示了弹性指标(即“社会资本”、“归属感”、“学习”、“适应能力”和“自我效能”)是如何被论坛上经常讨论的主题所表征的;每个主题的前10个最相关的描述性术语及其同义词;以及弹性的相关性,反映了一种更全面(或复合)的指标分类,更有可能促进其他指标的实现。研究表明,在2年的研究周期中,“学习”、“归属感”和“社会资本”三个韧性指标的实现度更高,“归属感”和“学习”是“社会资本”和“适应能力”的基础。
本研究提供了一个弹性词典,它可以提高我们对弹性如何在基于网络的心理健康论坛中实现的理解。该词典提供了关于如何改进培训以支持和增强自动化系统以调节心理健康论坛讨论的新指南。
向他人寻求支持是增强复原力的重要组成部分[
尽管在线心理健康同伴支持论坛在建立弹性方面具有潜在效用,
第二种研究方向随着自然语言处理(NLP)和机器学习的最新进展而发展。这些方法已显示出将论坛内容作为探索公共卫生问题的数据集的前景[
随着精神卫生服务部门寻求优化和扩大数字支持干预措施,需要对论坛活动进行分析和监测的新方法。在这项研究中,我们利用NLP技术来揭示弹性指标,以及弹性是如何在在线同伴支持论坛中实现的。这项工作为论坛如何通过建立一个
更具体地说,我们生成的弹性词典显示了(1)表征弹性的主题类型和(2)不同弹性指标与它们的实现之间的关系。这些见解揭示了具体弹性指标的更广泛(更抽象或更普遍)和更狭隘(更具体)的性质。论坛服务提供商和研究人员可以使用弹性词典来说明弹性是由论坛启用的,以及它是如何发生的。它可以帮助监控论坛用户在一段时间内实现的弹性变化,并了解是什么导致了弹性变化,无论是在论坛内部还是在外部事件的刺激下。通过建立一种在非结构化文本数据中量化弹性的方法,弹性词典可以帮助论坛管理者和创建者更有策略地思考如何设计论坛、更有效地维护和调节论坛。揭示韧性的特征和随着时间的推移它的实现程度也可以帮助非营利组织吸引资金来维持和进一步发展这些论坛。
为了达到我们的目标,我们调查了以下研究问题:
RQ1:我们如何使用主题(即帖子的主要主题)及其描述术语来描述弹性指标?
RQ2:随着时间的推移,恢复力指标是如何实现的?哪些指标比其他指标更占优势?
RQ3:我们如何创建一个反映每个弹性指标的特征和弹性指标之间相关性的弹性字典?
为了解决这些rq,我们采用了一种半自动的方法
为了解决RQ1,我们探索了发现主要主题概念的最佳方法
为了研究RQ2,我们观察了
为了探究RQ3,我们使用映射到每个弹性指标的主题的结果创建了一个弹性字典。为了确定恢复力指标在实现方面的相关性,我们检查了来自输入论坛的恢复力指标的共出现模式,以自动构建一个恢复力指标的分类法(即,
在这项研究中,我们使用了SANE Australia的两个论坛提供的数据。SANE论坛是澳大利亚最大的基于网络的心理健康同伴支持社区之一,18岁以上有心理健康问题的人可以在这里注册并参与支持、培训和教育。用户可以通过论坛与其他经历类似心理健康挑战的人(即同伴)进行互动。
据我们所知,本研究首次通过研究主题与心理韧性指标之间的关系,并利用NLP和人类知识分析基于网络的心理健康论坛的心理韧性指标之间的相关性,探索构建心理韧性词典。本研究的意义在于以下几个方面。首先,我们介绍了基于力量的弹性是如何在基于网络的心理健康论坛中发展的,基于更广泛的网络心理健康讨论。之前的研究曾试图实现这一点;然而,它们的规模较小,受特定事件(如COVID-19大流行)的限制[
创建弹性字典的半自动方法的4个阶段如下所示
四阶段分析管道,用于预处理论坛帖子,查找主题,概念化弹性指标,并构建弹性字典。NMF:非负矩阵分解;词性:词性。
SANE Australia是一个全国性的精神健康慈善机构,通过提供同伴支持服务、培训和咨询,为受精神疾病影响的澳大利亚人提供支持。SANE数据来自两个网络论坛:(1)“生活体验论坛”和(2)“朋友、家人和照顾者论坛”。前者是为有复杂心理健康问题的人准备的,而后者是为他们的支持者和照顾者准备的。精神健康论坛由精神健康从业员负责管理,旨在提供一个安全及匿名的网上空间,供人们讨论精神健康及相关问题[
我们从2018年第三季度(2018年7月开始)至2020年第四季度(2020年12月结束)的SANE论坛上获得了全国帖子样本。共有2357个用户的70179个帖子在与SANE论坛管理者合作的研究中被获取和使用。
借鉴Berkes和Ross提出的弹性框架[
所采用的复原力方法的前提是,有复原力的人和社区需要获得一系列个人、人际或社区资源。根据研究证据,这些包括
从理论上讲,我们预计在基于网络的讨论环境中(与其他环境相比),每种弹性指标的表现方式会有一些变化,它们的流行程度也会有所不同[
弹性指标,它们的定义,以及它们在网络论坛上的概念实现。
弹性指标 | 定义 | 在社区论坛中实现 |
社会资本[ |
进入社交网络,获得支持、信任和社交整合 |
形成社会联系,个人可以利用它来获得信任和支持 表示愿意分享与心理健康问题相似的经历 |
属于( |
属于人和地方,接受成为群体的一部分,以及导致识别形成的过程 |
向别人介绍自己 与那些遇到类似挑战的人分享故事和亲身经历,按照他们自己的节奏参与进来 |
学习( |
获取知识、信息和技能发展 |
与他人分享应用和经验知识 提供如何实践良好心理健康的建议,以及如何使用心理健康服务的策略 |
适应能力[ |
使用能使适应和积极行为改变的资源 |
在回应论坛上的建议或信息时,自我报告自己的活动或行为变化 |
自我效能感( |
自我组织能力或朝着受控状态工作的能力 |
交流对他们生活或状况的控制感 支持他人,让他们为自己改变的行为或积极的生活方式选择负责,让他们感觉一切尽在掌握 |
大学伦理委员会批准了该研究(R/2019/033)。此外,我们始终坚持SANE的道德规范和数据治理政策,包括建立数据共享协议、匿名发帖以保护论坛用户的身份,以及应用数据安全协议。
在预处理阶段,目标是将每个帖子分解成更小的基本意义单元。删除了用户标识符(id或名称)以识别帖子。然后把帖子分成句子,进行词性标注,去掉停顿词(例如
主题建模因其在大量文本文档语料库中发现潜在主题的能力而受到关注[
NMF的一个关键思想是分解术语文档矩阵
经过预处理后,每个帖子都用一个术语列表表示。在应用主题建模之前,我们执行了两个步骤来生成主题输入。在第一步中,根据一年“一个季度”的持续时间,将帖子分成不相关的集合。这个收集期最适合确定细粒度的主题(即既不太宽泛也不太具体)。从2018年第三季度到2020年第四季度,这产生了10个帖子集合。第二步是从每个集合中使用术语频率逆文档频率加权方案构建术语文档矩阵a。
两层NMF方法[
将第一层非负矩阵分解生成的H*矩阵叠加,构造矩阵B的概念说明。
从B开始,我们应用NMF生产
D≈c × w 'T(方程1)
这里,C是基于文档的主题矩阵,通过将W*的每个矩阵W叠加而成,其方法与B由H*的矩阵生成的方法相同。D为文档集成主题矩阵,W'T是W'的转置。D中的每一行都是一篇原创文章,每一列代表一个综合主题。
在本节中,我们将介绍如何使用相关主题概念化每个弹性指标。在此背景下,概念化指的是根据定性论坛帖子中的相关讨论主题(即主题),指定弹性指标特征的过程。首先,我们介绍了如何使用发现的主题来描述每个指标。其次,我们提出了一种确定弹性指标是否时变的方法。这可以提供对它们随时间变化的动态特性的额外洞察。
在这里,我们的目标是将主题与相关的弹性指标(即,与前面讨论的预定弹性框架相关)联系起来。为此,我们进行了定性内容分析,通过对论坛上发生的事情及其目的的了解来评估主题的含义,并将每个主题与相关指标联系起来。作为定性数据,我们分析了顶部的意义
生成和分析的两类定性数据如下。
首先,顶部
其次,我们将每个主题与其最相关的原始主题联系起来。这种关联是从矩阵D(方程1)中识别出来的,它表示已发现主题的原始帖子的隶属度权重。通过对这些权重进行排序,我们确定了排名靠前的
说明用于注释带有最相关弹性指标的帖子的2个步骤。第一步展示了如何从等式1中的文档集合主题矩阵D中,用最相关的主题注释每个帖子。第二步用第一步的结果和从主题映射到它们最相关的弹性的结果的最弹性指标注释每个帖子。
在本节中,我们将介绍建立弹性分类法的动机和方法,该分类法是弹性词典的一部分。然后,我们详细阐述了弹性词典的定义和创建。
我们创建韧性分类的目的是提高我们对以下方面的理解:(1)韧性指标在实现方面的相关性(即,这些指标是独立实现的还是共同实现的)以及(2)哪些指标可能促进其他一些指标的实现。为了实现这一目标,我们的方法利用了恢复力指标的实现协同出现。通过带注释的帖子观察这些共同出现的情况(参见第3阶段的方法)。分类法可以以一种自动化的方式概念化指标之间的关系,为理解弹性实现关系提供信息。一般来说,分类学中的关键关系是“is-a”关系[
为了创建一个弹性分类法,我们的基本目标是检查原始帖子中注释的弹性指标的共出现情况。特别地,我们使用了流行的包容方法[
通过将研究结果汇总到这一点,我们生成了一个弹性词典,它表示(1)特定主题如何描述弹性指标,(2)每个主题如何用特定的描述性术语表示,以及哪些术语相似,(3)弹性指标之间存在什么样的语义关系。弹性词典可以提高对每个弹性指标意义的语义覆盖的理解和实现。该词典包括在
2357名用户发布的70179条帖子中,
《精神分裂症:国家紧急情况(SANE)》论坛帖子摘要,样本为2018-第三季度至2020-第四季度。
从48819个帖子中观察到的词频排名前50的词汇。
根据2018年第三季度至2020年第四季度的数据,48819个帖子被拆分为10个不相关的帖子集合。从每个集合中,我们发现了使用NMF的主题。要生成主题,
15个生成的集成主题,其中每个主题由其前15个描述性术语表示。
根据以前的工作[
确定的主题反映了论坛的目标,即为有精神健康问题的人提供持续的、可获得的、点对点的支持。虽然经常讨论抑郁和焦虑等精神疾病的具体情况,但它们并不是所确定主题的重点;也就是说,尽管一些主题直接表达了心理健康问题,如“睡眠”和“面对困难”,但日常挑战和社会联系和支持指标是更常见的主题。主题还有一个重要的时间维度,这是我们的方法的一个优势,因为我们会根据时间考虑主题。两年的帖子样本和基于季度的主题建模意味着年度事件或庆祝活动,如圣诞节、新年前夜和生日通常被引用,显示社交联系的重要性随着时间的推移成为论坛的一个特征。大多数话题表达了人际社会联系的建立和维持:“欢迎”、“同情”、“祝福”、“支持”、“爱”、“友谊”和“欣赏”。有几个话题比较自我导向:“感恩”、“反思”和“了解”。后者是衡量适应能力和自我意识的重要但罕见的指标,而自我意识是适应能力所必需的。
研究人员根据每个话题的前15个单词和相关的前20个帖子,演绎地将话题归因于弹性指标。对于主题是否符合所有弹性指标,以及主题是否可以归因于1、>1或没有指标,没有做任何假设。研究人员之间达成了强烈的一致意见,在达成一致之前,他们注意到一些微小的分歧并进行了讨论。将主题映射到弹性指标的结果见
主题到弹性指标映射结果。
弹性指标 | 映射的话题 | 例子的帖子 |
社会资本 | 感恩、欣赏、日常生活、爱、支持、祝福、同理心、乐趣和友谊 |
“[…]you did good???? so you did do the dishes eventually. Just organised my bedside table and tidied backyard (courtyard), will get back to it in the morn, ta” [Gratitude] “哇,谢谢你们这些不可思议的人类!”在此呼应x1000 [x的]情绪”[赞赏] “从这些恶性循环中获得帮助的方法是谈论它们。把它们写在一张纸上然后交给pdoc会有帮助吗?“(支持) |
归属感 | 感恩、欣赏、日常生活、爱、祝福、庆祝、共情、欢迎、乐趣和友谊 |
“再次欢迎来到这个论坛……],it sounds like you’ve been through a lot so it’s understandable that you’re under so much stress.” [Welcoming] “新南威尔士州、维多利亚州、澳大利亚首都和塔西州的各位新年快乐”[庆祝活动] “我也厌倦了我的身体问题,但一步一个脚印,我了不起的朋友,与你同行,我一直在这里,也……”(友谊) |
学习 | 反思,支持和了解 |
“听音乐确实有帮助。需要学会摒弃那些无益的负面声音。“(支持) “我很努力地想看透我的眼泪。这很困难,但我决心要达到目标。只是知道你在这里给了我力量x????“(了解) |
适应能力 | 反射 |
“在这个过程中,我会一直想着你……),pray that the transition is as smooth as possible.” [Reflection] |
自我效能感 | 面对困难和睡眠 |
“嗨,我感到非常焦虑,atm。我试图控制它,但感觉我的内心是一个巨大的颤抖的混乱。我感到呼吸急促,心跳加速。”(面对困难) “焦虑超出了记录。我昨晚没睡好,所以睡眠不足,情绪非常低落。“睡眠 |
大多数话题被归因于指标“社会资本”和“归属感”。这与众所周知的社交媒体的属性是一致的,社交媒体鼓励和发挥作用的方式是交流,而不是信息或对话的意图。
共3个研究结果可以总结为
精神分裂症恢复力指标的实现:澳大利亚国家紧急情况(SANE)。
考虑到映射到岗位的弹性指标的共同出现,我们构建了一个弹性分类法。我们使用了树地图表示(
根据澳大利亚《精神分裂症:国家紧急情况》帖子得出的恢复力分类法以树状图的形式表示,按矩形大小显示了每个恢复力指标概念的覆盖范围。
综上所述,韧性词典提供了2套见解。首先,在整个研究期间和每个季度内确定了与不同弹性指标相关的主题集,揭示了恒定和周期性主题。这些主题和主题词形成了一组有用的语义集合,可以帮助描述每个弹性指标。其次,与弹性指标相关的主题权重、流行度和共出现度可用于构建弹性分类法。这种分类揭示了复原力的基本指标——归属感和学习——以及更具体、更不常见的指标——社会资本(包括归属感)和适应能力(包括学习)——以及独立于其他指标实现的自我效能。
本研究构建了韧性词典。
弹性指标、父级和主题 | 话题权重(%) | 主题文字 | ||||
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感激之情 | 3.6 | 好声音早上新闻主意听到运气高兴祝愿关心 | ||
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升值 | 6.1 | 谢谢分享感谢回复文字种类标签真的看你 | ||
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日常生活 | 7.7 | 一天今天照片散步生日伟大的美好的星期小的昨天 | ||
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爱的 | 3.3 | 爱拥抱送思考猫关心hon大的愿望跳跃 | ||
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支持 | 2.4 | 帮助需要支持谈话真正关心的地方尝试gp到达 | ||
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好希望 | 1.6 | 希望生日好嗨,很快快乐,今天享受,很好,很高兴 | ||
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同理心 | 1.3 | 抱歉听到真的高兴知道声音关心艰难时刻到达 | ||
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有趣的 | 1.6 | 哈哈,好的,今天上班,是的,步行一周,是的,可能回家 | ||
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友谊 | 1 | 朋友你好关心抱抱xx今天送牛逼大妈妈 | ||
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升值 | 6.1 | 谢谢分享感谢回复文字种类标签真的看你 | |||
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日常生活 | 7.7 | 一天今天照片散步生日伟大的美好的星期小的昨天 | |||
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爱的 | 3.3 | 爱拥抱送思考猫关心hon大的愿望跳跃 | |||
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好希望 | 1.6 | 希望生日好嗨,很快快乐,今天享受,很好,很高兴 | |||
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庆祝活动 | 3.1 | 新年快乐,圣诞快乐,生日快乐,祝福来到最后的家人 | |||
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同理心 | 1.3 | 抱歉听到真的高兴知道声音关心艰难时刻到达 | |||
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欢迎 | 11.5 | 支持欢迎会员大社区精神分享健康观体验 | |||
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有趣的 | 1.6 | 哈哈,好的,今天上班,是的,步行一周,是的,可能回家 | |||
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友谊 | 1 | 朋友你好关心抱抱xx今天送牛逼大妈妈 | |||
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反射 | 5.2 | 想人们的生活方式使尝试说需要来也许 | |||
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支持 | 2.4 | 帮助需要支持谈话真正关心的地方尝试gp到达 | |||
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知道 | 44.8 | 知道说要工作的人真的很努力让生活 | |||
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反射 | 5.2 | 想人们的生活方式使尝试说需要来也许 | ||
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面临的困难 | 2.6 | 感觉真的感觉让路自由坏了对的时候痛 | |||
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睡眠 | 4 | 明天晚上睡觉,昨天晚上睡觉,今天睡觉,今天早点儿工作 |
本文提出了一种半自动方法,从在线心理健康同行支持论坛的数据中生成韧性词典。它采用系统的四相分析管道(
本研究的一个主要贡献是,它提供了一个可复制的方法,以生成进一步的弹性和其他主题或理论为重点的词典。提出的方法管道可应用于其他精神卫生组织主办的在线支持论坛,以更好地了解其基于网络的社区,并建立对恢复力实现的更深层次的理解。
为了解决RQ1问题,我们提出了一种方法,通过主题分析,使用两层NMF主题建模技术和人类知识来发现和标记15个实质性主题,并将它们映射到5个弹性指标。每个复原力指标都有其相关主题(
我们追踪了相关职位随时间的比例,以揭示弹性的不同方面的流行(RQ2)。
越来越多的研究试图评估基于网络的心理健康同伴支持的影响。同伴支持论坛提供了一种可以大规模提供支持的卫生干预形式;然而,它们在优化效益和评价方面的设计也面临挑战。新的NLP计算方法,结合定性分析,为解决这些挑战提供了机会。我们利用基于nlp的统计分析和定性分析来产生新的见解。这项工作超出了定性内容分析研究的能力,定性内容分析研究试图通过横断面和小规模的调查或访谈来确定对弹性的影响[
我们的工作确定了韧性的基于强度的指标以及它们之间的关系。这代表着一种进步或改变,以往的研究倾向于关注与心理健康有关的风险和负面问题,包括确定负面症状[
弹性词典的好处在于,它可以用于:(1)显示当前理论所理解的弹性是通过论坛活动实现的;(2)提高对基于网络论坛实现的弹性各方面的理解;(3)建立以证据为基础的资源,用于培训工作人员和志愿者,展示如何对复原力的不同方面进行表征,以及如何在某些讨论中嵌入复原力主题;(4)通过使分析超越风险和伤害,转向基于力量的复原力指标,改进精神卫生论坛的设计和自动调节;(5)帮助进一步的文本分析,作为构建弹性检测系统的词汇集,可以帮助精神卫生保健提供者设计以改善其服务结果并说明其影响。
这项研究对潜在的深远领域的研究和实践具有重要意义。首先,人们对韧性本身、韧性如何形成、通过什么过程和手段知之甚少。心理弹性在心理健康实践中往往是一个定义不清的概念。在这里,我们展示了指标作为概念框架的一部分,如何随着时间的推移与基于网络的论坛中的活动和讨论产生共鸣。因此,通过对新数据应用当代数据分析技术,我们对这一有争议概念的社会和心理学知识做出了贡献。第二,就实践而言,这项工作显示了(重新)使用通过服务生成的新数据的潜力,以提供有助于设计和维护这些服务、更好地响应健康消费者并显示其影响的有用信息。对于努力获取和分配稀缺资源的非营利组织来说,这些都是重要的问题。这项工作应促使精神卫生服务机构提高处理数据的能力,因为它显示出数据和数据技能的巨大潜力和创新用途。
这项研究有一些局限性,可以在未来的研究中加以解决。首先,它专注于从单一论坛和数据源(即SANE Australia)创建一个弹性词典。从多个数据源构建弹性字典并探索相似点和不同点将非常有用。通过这样做,我们可以深入了解各论坛的共同和独特的复原力指标。如果弹性实现是不同的,那么可以根据不同的论坛和组织目标、管理策略和用户统计数据来探讨这一点。其次,该研究是“静态的”,因为它使用了大量现有的历史数据。考虑到基于网络的心理健康论坛是一种日益增长的服务类型,研究如何使弹性词典能够根据新的论坛数据逐步发展可能是有用的。
在这篇论文中,我们提出了一个有前途的方法来创建韧性词典,它提供了对心理健康同行支持论坛上的主要主题的见解,以及这些主题实现不同的韧性指标的方式。开发的混合NLP和定性方法为帮助论坛提供者通过基于强度的弹性分析分析论坛提供的影响奠定了新的基础。除了说明不同恢复力指标随时间的流行,分类法还展示了不同指标的相互依赖性,揭示了哪些指标是与他人(社会资本和适应能力)相关的基础(归属感和学习)。由此产生的弹性词典提供了一个基准和词汇集,可以帮助进一步的研究。它还可以用于通知自动化系统,通常根据与风险、伤害和精神疾病或痛苦的诊断指标相关的术语进行预测,为论坛内容和交互添加了基于实力的方法。
充满弹性的字典。
自然语言处理
非负矩阵分解
研究问题
精神分裂症:国家紧急状况
本研究由澳大利亚研究理事会自动化决策与社会卓越中心(CE200100005, 2020-2027)和澳大利亚研究理事会发现项目(DP200100419, 2020-2023)资助。作者也要感谢塔斯马尼亚大学Sherridan Emery博士对主题标签的帮助。
没有宣布。