Online Mental Health Communities (OMHCs), such as Reddit, have witnessed a surge in popularity as go-to platforms for seeking information and support in managing mental health needs. Platforms like Reddit offer immediate interactions with peers, granting users a vital space for seeking mental health assistance. However, the largely unregulated nature of these platforms introduces intricate challenges for both users and society at large. This study explores the factors that drive peer engagement within counseling threads, aiming to enhance our understanding of this critical phenomenon. We introduce BeCOPE, a novel behavior encoded Peer counseling dataset comprising over 10,118 posts and 58,279 comments sourced from 21 mental health-specific subreddits. The dataset is annotated using three major fine-grained behavior labels: (a) intent, (b) criticism, and (c) readability, along with the emotion labels. Our analysis indicates the prominence of ``self-criticism'' as the most prevalent form of criticism expressed by help-seekers, accounting for a significant 43% of interactions. Intriguingly, we observe that individuals who explicitly express their need for help are 18.01% more likely to receive assistance compared to those who present ``surveys'' or engage in ``rants.'' Furthermore, we highlight the pivotal role of well-articulated problem descriptions, showing that superior readability effectively doubles the likelihood of receiving the sought-after support. Our study emphasizes the essential role of OMHCs in offering personalized guidance and unveils behavior-driven engagement patterns.


翻译:在线心理健康社区(OMHCs),如Reddit,作为寻求信息和支持以管理心理健康需求的首选平台,近期热度激增。Reddit等平台提供与同伴的即时互动,为用户寻求心理援助提供了重要空间。然而,这些平台在很大程度上缺乏监管,为用户和整个社会带来了复杂的挑战。本研究探讨了咨询主题中驱动同伴互动的因素,旨在加深对这一关键现象的理解。我们提出了BeCOPE,这是一个新颖的基于行为编码的同伴咨询数据集,包含从21个心理健康特定子版块中收集的10,118篇帖子和58,279条评论。该数据集使用三种主要细粒度行为标签进行标注:(a)意图、(b)批评和(c)可读性,以及情感标签。我们的分析表明,"自我批评"是求助者表达的最常见的批评形式,占互动量的43%。有趣的是,我们观察到,明确表达求助需求的个体获得帮助的可能性,比那些呈现"调查"或"发泄"的个体高出18.01%。此外,我们强调了表述清晰的问题描述的关键作用,表明更高的可读性能够有效地将获得支持的可能性翻倍。本研究强调了OMHCs在提供个性化指导方面的重要作用,并揭示了基于行为的互动模式。

0
下载
关闭预览

相关内容

FlowQA: Grasping Flow in History for Conversational Machine Comprehension
专知会员服务
34+阅读 · 2019年10月18日
Stabilizing Transformers for Reinforcement Learning
专知会员服务
60+阅读 · 2019年10月17日
《DeepGCNs: Making GCNs Go as Deep as CNNs》
专知会员服务
32+阅读 · 2019年10月17日
Keras François Chollet 《Deep Learning with Python 》, 386页pdf
专知会员服务
164+阅读 · 2019年10月12日
【SIGGRAPH2019】TensorFlow 2.0深度学习计算机图形学应用
专知会员服务
41+阅读 · 2019年10月9日
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月18日
Arxiv
0+阅读 · 2023年10月17日
VIP会员
最新内容
乌克兰战场背后的新武器
专知会员服务
2+阅读 · 今天4:55
基于博弈论的陆军人机协同(长文报告)
专知会员服务
5+阅读 · 今天1:54
美国陆军航空兵:以愿景引领转型
专知会员服务
3+阅读 · 今天1:38
《多域战场上反制小型无人机系统》150页
专知会员服务
14+阅读 · 6月11日
战场人工智能:增强陆地作战能力的发现与要求
以人工智能为中心的指挥控制
专知会员服务
5+阅读 · 6月11日
相关资讯
Hierarchically Structured Meta-learning
CreateAMind
27+阅读 · 2019年5月22日
Transferring Knowledge across Learning Processes
CreateAMind
29+阅读 · 2019年5月18日
强化学习的Unsupervised Meta-Learning
CreateAMind
18+阅读 · 2019年1月7日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
44+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
18+阅读 · 2018年12月24日
STRCF for Visual Object Tracking
统计学习与视觉计算组
15+阅读 · 2018年5月29日
Focal Loss for Dense Object Detection
统计学习与视觉计算组
12+阅读 · 2018年3月15日
论文浅尝 | Question Answering over Freebase
开放知识图谱
19+阅读 · 2018年1月9日
IJCAI | Cascade Dynamics Modeling with Attention-based RNN
KingsGarden
13+阅读 · 2017年7月16日
From Softmax to Sparsemax-ICML16(1)
KingsGarden
74+阅读 · 2016年11月26日
相关基金
国家自然科学基金
13+阅读 · 2017年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
3+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
47+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2015年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
0+阅读 · 2014年12月31日
国家自然科学基金
2+阅读 · 2014年12月31日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员