Detecting mental disorder on social media: a ChatGPT-augmented explainable approach
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저자
Loris Belcastro, Riccardo Cantini, Fabrizio Marozzo, Domenico Talia, Paolo Trunfio
개요
본 논문은 소셜 미디어에서 표출되는 우울증 증상의 조기 감지 및 해석 가능한 우울증 탐지 방법론을 제시한다. 대규모 언어 모델(LLM)과 설명 가능한 인공지능(XAI), 그리고 ChatGPT와 같은 대화형 에이전트를 결합하여 해석 가능성을 높였다. 구체적으로, Twitter 전용 BERT 변형인 BERTweet을 활용한 새로운 자기 설명 모델 BERT-XDD를 제안하여 분류와 설명을 동시에 제공하고, ChatGPT를 통해 기술적인 설명을 사람이 이해하기 쉽게 변환한다. 이는 우울증 조기 개입 및 지원을 위한 사회적으로 책임감 있는 디지털 플랫폼 개발에 기여할 수 있다.
시사점, 한계점
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시사점:
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소셜 미디어 상의 우울증 증상을 조기에 감지할 수 있는 새로운 방법론 제시
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LLM, XAI, ChatGPT를 결합하여 해석 가능성을 높인 우울증 탐지 모델 개발
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BERT-XDD 모델을 통해 분류와 설명을 동시에 제공하는 효율적인 접근법 제시
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ChatGPT를 활용하여 전문적인 설명을 일반인이 이해하기 쉬운 형태로 변환
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사회적으로 책임감 있는 디지털 플랫폼 개발 및 정신 건강 지원에 기여
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한계점:
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BERTweet이 Twitter 데이터에 특화되어 있어 다른 소셜 미디어 플랫폼 데이터에 대한 일반화 가능성은 제한적일 수 있음.
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ChatGPT의 설명이 항상 정확하고 균형 잡힌 것은 아닐 수 있음. 의료 전문가의 감수가 필요할 수 있음.
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모델의 성능 평가에 대한 자세한 내용이 부족하여 일반화 가능성 및 신뢰도에 대한 추가적인 검증이 필요함.
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데이터 편향에 대한 고려 및 해결 방안에 대한 추가적인 논의가 필요함.
