정신적 고통은 중요한 관심 영역으로 부각되었습니다. 그러나 이전 연구들은 주로 정신 문제의 탐지 및 분류에 집중했으며, 이러한 문제와 관련된 상호 관계와 맥락적 사건에 대한 종합적인 조사에는 제한된 관심이 주어졌습니다. 이 연구는 r/AmItheAsshole 서브레딧에서 생성된 사용자 콘텐츠에서 파생된 정신적 고통의 탐구를 다룹니다. 실험 데이터는 5051개의 영어 게시물에서 1,888,423 단어를 포함합니다. 감정 분류, 주제 모델링, 의미론적 역할 레이블링을 포함한 NLP 기술을 활용하여 분석된 콘텐츠에서 슬픔, 분노, 두려움과 같은 부정적인 감정(94%)의 상당한 유 prevalence이 밝혀졌습니다. 또한, 결합된 BERTopic 및 서사 분석은 이러한 갈등의 사소한 기원을 조명했습니다. 친밀감의 증가와 논쟁의 발생 증가 간의 잠재적 상관관계가 discerned 되었습니다. 온라인 커뮤니티가 사람들의 일상생활에서 점점 더 중요한 역할을 하게 되면서, 이 논문은 심리학자 및 사회학자에게 귀중한 통찰력을 제공할 수 있는 잠재력을 강조하여 효과적인 전략 및 개입을 수립할 수 있도록 합니다. 우리는 공감 능력을 키우고 효과적인 커뮤니케이션을 촉진하기 위한 교육적 노력을 권장합니다. 우리의 데이터셋과 코드는 GitHub에 업로드 되었습니다.
Qinghao Guan (수요일,) 이 질문을 연구했습니다.