humanus#314856(Ø) (<-) (->)
Főcím / szerzőségi közlés:
Monitoring youth depression risk in Web 2.0 / Tiong-Thye Goh and Yen-Pei Huang
Dokumentumtípus:
cikk
Forrásdokumentuma:
39. (2009) 3., p. 192-202.
Nyelv:
angol
Címfordítás:
A fiatalkori depresszió vizsgálata a Web 2.0-n
Megjegyzés(ek):
Bibliogr.
Szerző / közreműködő:
Goh, Tiong-Thye
Huang, Yen-Pei
Tárgyszó:
Felmérés
Ifjúsági olvasó
Számítógép-hálózat
Szabad tárgyszó:
Ausztrália
Új-Zéland
Nagy-Britannia
Részadatbázis:
KF 2010/2 8.6
Tudományterület:
Könyvtártudomány
Lelőhely:
Könyvtörténeti és Könyvtártudományi Szakkönyvtár
Raktári jelzet:
P 2463
Interneten:
http://www.emeraldinsight.com
Tartalmi kivonat:

A közösségi hálózati webhelyek egyre népszerűbbek az utóbbi időben a fiatalok körében, ott fejtik ki és osztják meg másokkal gondolataikat, nézeteiket és érzéseiket. Korábban, ha egy fiatal lehangolt volt, a barátaihoz, szüleihez vagy szakemberhez fordult. Ma a blogokon oszthatja meg vagy adhatja közre érzelmeit és szándékait. A cikk azt a célt tűzte ki, hogy megvizsgálja, felhasználható-e a szövegbányászat és adattárolás arra, hogy megtalálják és figyelemmel kísérjék azokat a bloggolókat, akik depressziósak, és akiknél fennáll az öngyilkosság kockázata, annak veszélye, hogy kárt tesznek magukban vagy másokban.

A cikk szakirodalmi szemlével indul, amely az érzelmi vonatkozású szövegbányászattal és az öngyilkosság-kutatással foglalkozó publikációkat foglalja össze. A veszélyeztetett bloggerek felderítésére súlyozott szótárral rendelkező szöveges keresőalgoritmust dolgoztak ki, majd tesztelték a rendszer működőképességét. A cikk egy mintán összehasonlítja a veszélyeztetett bloggerek százalékos arányát Ausztráliában, az Egyesült Királyságban és Új-Zélandon.

Az eredmények azt mutatják, hogy a szövegbányászati technológiákkal ki lehet szűrni a depressziós bloggereket. Azonban a jövőben további kutatásokra van szükség az azonosítás továbbfejlesztése és a téves riasztások kiküszöbölése érdekében.


Könyvjelző:
(HUMANUS)314856
[debug][nolayout][notheme]
[serial: 1][stamp: 1717762534284 ms]
elapsed 8 ms