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http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/81911| 標題: | AI驅動之同伴支持媒合系統:促進線上心理健康社區之認知再評估 Designing an AI-driven Peer Support Matching System to Facilitate Cognitive Reappraisal for Online Mental Health Community |
| 作者: | Kuo-Wei Tseng 曾國瑋 |
| 指導教授: | 曹承礎(Seng-Cho Chou) |
| 關鍵字: | 自然語言處理,人工智慧媒合系統,心理健康,深度學習,社群網路, Natural Language Processing,Artificial Intelligence Matching System,Mental Health,Deep Learning,Social Networks, |
| 出版年 : | 2021 |
| 學位: | 碩士 |
| 摘要: | 認知再評估(reappraisal)是一項有助人類負面情緒與想法調節的關鍵策略,不過,當面對具有壓力的狀況時,要自行靈活應用、實現認知再評估通常並不容易,因此,線上心理健康社區(online mental health communities,OMHCs)成為了新興趨勢,供人們尋求及提供幫助。 然而,現存研究發現, OMHCs提供支持觀點的內容品質低落,大多採用事後才篩除不適言論或事前訓練支持提供者(support provider)來解決此問題,此兩種解決方案皆存在效率不彰的問題,也會拉低平台使用的留存率。 本研究提出AI驅動心理健康互助平台:VoissBot,搭載媒合參考答案之功能,在使用者提供互助內容後即時分析用戶語意並給予適配的參考答案,用以達到長期、潛在提升支持提供者幫助他人進行認知再評估的能力。正式實驗中,受測者分為A、B組,分別媒合相似與歧異觀點,透過比較兩組的支持品質,得出較好的系統媒合機制。 我們邀請四位心理專家訂定準則,首先對實驗前置準備數據進行人工標記,並定義出關鍵七大分類標籤,接著本研究基於此結果訓練出認知再評估多標籤分類器,準確率達89%。 正式實驗階段,本研究套用上述分類器來比較A、B兩組結果後,發現B組給予歧異觀點的自動化媒合機制,相較於A組,更能在無須矯正支持提供者觀點的條件下潛在提升其支持品質(p<0.001),結合心理師專家歸納的觀點,我們進一步探究如何建置能真正促進用戶認知再評估的AI驅動心理健康互助平台。 |
| URI: | http://tdr.lib.ntu.edu.tw/jspui/handle/123456789/81911 |
| DOI: | 10.6342/NTU202103645 |
| 全文授權: | 同意授權(全球公開) |
| 電子全文公開日期: | 2023-11-01 |
| 顯示於系所單位: | 資訊管理學系 |
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|---|---|---|---|
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