综述：跨平台社交媒体分析用于心理健康检测

《Discover Mental Health》：Cross platform social media analysis for mental health detection

社交媒体数据与AI技术结合分析心理健康问题，探讨文本分析（如BERT模型）和行为研究（社会网络、互动）的潜力，提出多模态方法（文本/音频/视觉）提升诊断精度，但存在计算复杂、数据多样性及伦理（隐私、算法偏见）挑战，建议整合机器学习与伦理框架。

　　

摘要

尽管心理健康问题日益成为全球性的重大关切，社交媒体平台为分析情绪和行为模式等提供了大量数据。本调查综合了多篇研究论文中的方法论，这些论文聚焦于利用跨平台数据来分析心理健康问题，并对其意义、优势及局限性进行了批判性评估。基于Transformer的高级模型（如BERT和RoBERTa）已成为文本分析领域的领先工具，它们在检测抑郁症、创伤后应激障碍（PTSD）和焦虑症方面表现出前所未有的精确度、上下文理解能力和可解释性。除了基于文本的洞察之外，还需要通过行为研究来探讨社交网络、社区互动及参与动态，以了解可能影响心理健康的潜在因素。因此，采用文本、音频和视觉数据相结合的多模态方法能够构建更为全面的诊断框架，从而提高诊断准确性。然而，这些方法往往面临计算复杂性高、资源消耗大以及处理多样化数据源的挑战。此外，在实际应用中还需克服隐私、同意权及算法偏见等关键伦理问题。本调查指出了数据集多样性、解决方案的可扩展性以及缺乏完善的伦理规范等方面的不足，并为未来将最先进的机器学习方法与跨学科伦理框架相结合的工作提供了方向。这些发现进一步凸显了先进人工智能技术在革新心理健康护理以及提升个体和社会层面情绪与行为健康理解方面的变革潜力。