Comparison of Clustering Algorithms for Knowledge Discovery in Social Media Publications: A Case Study of Mental Health Analysis

UDC.coleccionInvestigación
UDC.departamentoCiencias da Computación e Tecnoloxías da Información
UDC.endPage81
UDC.grupoInvInformation Retrieval Lab (IRlab)
UDC.institutoCentroCITIC - Centro de Investigación de Tecnoloxías da Información e da Comunicación
UDC.journalTitleProcesamiento del Lenguaje Natural
UDC.startPage69
UDC.volume73
dc.contributor.authorCouto, Manuel
dc.contributor.authorParapar, Javier
dc.contributor.authorLosada, David E.
dc.date.accessioned2026-09-17T11:02:31Z
dc.date.available2026-09-17T11:02:31Z
dc.date.issued2024
dc.description.abstract[Abstract]: In the age of social media, user-generated content is critical for detecting early signs of mental disorders. In this study, we use thematic clustering to analyze the content of the social media platform Reddit. Our primary goal is to use clustering techniques for comprehensive topic discovery, with a focus on identifying common themes among user groups suffering from mental illnesses such as depression, anorexia, gambling addiction, and self-harm. Our findings show that certain clusters are more cohesive, e.g., with a higher proportion of texts indicating depression. Furthermore, we discovered subreddits that are strongly linked to texts from the depressed user group. These findings shed light on how online interactions and subreddit themes may impact users’ mental health, paving the way for future research and more targeted interventions in the field of online mental health.
dc.description.abstract[Resumen]: En la era de las redes sociales, el contenido generado por los usuarios es fundamental para detectar los primeros signos de trastornos mentales. En este estudio utilizamos el agrupamiento de publicaciones por tópicos para analizar el contenido de la plataforma Reddit. Nuestro objetivo primordial es utilizar técnicas de agrupamiento para descubrir temas centrales, con un enfoque en la identificación de temas comunes entre los grupos de usuarios que sufren enfermedades mentales como la depresión, la anorexia, la adicción a los juegos de azar y las autolesiones. Nuestros hallazgos muestran que ciertos clusters son más cohesivos, por ejemplo mostrando una mayor proporción de textos de personas con depresión. Además, hemos descubierto subreddits que estan fuertemente vinculados a textos escritos por usuarios deprimidos. Estos hallazgos arrojan luz sobre cómo las interacciones en línea y los temas que se tratan en los subreddits reflejan aspectos de salud mental, abriendo el camino para futuras investigaciones e intervenciones dirigidas a la prevención de trastornos.
dc.description.sponsorshipThis work was supported by project PLEC2021-007662 (MCIN/AEI/10.13039/501100011033, Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación, Plan de Recuperación, Transformación y Resiliencia, Unión Europea-Next Generation EU). The first and third author thank the financial support supplied by the Xunta de Galicia-Consellería de Cultura, Educación, Formación Profesional e Universidade (ED431G 2023/04, ED431C 2022/19) and the European Regional Development Fund, which acknowledges the CiTIUS-Research Center in Intelligent Technologies of the University of Santiago de Compostela as a Research Center of the Galician University System. David E. Losada also thanks the financial support obtained from project SUBV23/00002 (Ministerio de Consumo, Subdirección General de Regulación del Juego) and project PID2022-137061OB-C22 (Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación, Proyectos de Generación de Conocimiento; supported by the European Regional Development Fund). The second author thanks the financial support supplied by the CITIC, as a center accredited for excellence within the Galician University System and a member of the CIGUS Network, funded by the Xunta de Galicia and the EU through the ERDF Galicia 2021-27 operational program (ref. ED431G 2023/01) and project PID2022-137061OB-C21 (MCIN/AEI/ 10.13039/501100011033, Ministerio de Ciencia e Innovación, Agencia Estatal de Investigación, Proyectos de Generación de Conocimiento; supported by “ERDF A way of making Europe”, by the “European Union”).
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431G 2023/04
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431C 2022/19
dc.description.sponsorshipXunta de Galicia; ED431G 2023/01
dc.identifier.citationM. Couto, J. Parapar, and D. E. Losada, "Comparison of Clustering Algorithms for Knowledge Discovery in Social Media Publications: A Case Study of Mental Health Analysis", Procesamiento del Lenguaje Natural, vol. 73, p. 69-81, 2024, doi. 10.26342/2024-73-5
dc.identifier.doi10.26342/2024-73-5
dc.identifier.issn1135-5948
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/2183/49292
dc.language.isoeng
dc.publisherSociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural (SEPLN)
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2024/PLEC2021-007662/ES/BIG-eRISK: PREDICCIÓN TEMPRANA DE RIESGOS PERSONALES EN CONJUNTOS DE DATOS MASIVOS
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/MIC/Plan Estatal de Investigación Científica y Técnica y de Innovación 2021-2023/SUBV23%2F00002/ES/
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2022-137061OB-C22/ES/BUSQUEDA, SELECCION Y ORGANIZACION DE CONTENIDOS PARA NECESIDADES DE INFORMACION RELACIONADAS CON LA SALUD: BUSQUEDA Y DETECCION DE DESINFORMACION
dc.relation.projectIDinfo:eu-repo/grantAgreement/AEI/Plan Estatal de Investigación Científica, Técnica y de Innovación 2021-2023/PID2022-137061OB-C21/ES/BUSQUEDA, SELECCION Y ORGANIZACION DE CONTENIDOS PARA NECESIDADES DE INFORMACION RELACIONADAS CON LA SALUD - CONSTRUCCION DE RECURSOS Y PERSONALIZACION
dc.relation.urihttps://doi.org/10.26342/2024-73-5
dc.rights© 2024 Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural. This is the published version of the paper, distributed in accordance with SEPLN's self-archiving policy.
dc.rights.accessRightsopen access
dc.subjectMental Health
dc.subjectSocial Networks
dc.subjectClustering
dc.subjectNatural Language Processing
dc.subjectSalud Mental
dc.subjectRedes Sociales
dc.subjectAgrupamiento
dc.subjectProcesamiento de Lenguaje Natural
dc.titleComparison of Clustering Algorithms for Knowledge Discovery in Social Media Publications: A Case Study of Mental Health Analysis
dc.title.alternativeComparación de algoritmos de agrupamiento para el descubrimiento de conocimiento en publicaciones de redes sociales: un caso de estudio en salud mental
dc.typejournal article
dc.type.hasVersionVoR
dspace.entity.typePublication
relation.isAuthorOfPublicationfef1a9cb-e346-4e53-9811-192e144f09d0
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