Fine-Grained emotion classification in reddit mental health posts using LLMs

Abstract

Este estudio evalúa el discurso sobre salud mental en Reddit a través del análisis de emociones basado en IA. A partir de un conjunto de datos exhaustivo que incluye 7899 publicaciones y 54755 comentarios sobre 10 afecciones relacionadas con la salud mental, este estudio combina técnicas de PNL como BERTopic y el análisis léxico, con el uso de GPT-4o-mini para clasificar las emociones. Los resultados indican claras diferencias emocionales entre publicaciones y comentarios: mientras que los títulos suelen expresar urgencia (p. ej., "ayuda"), los comentarios muestran empatía (p. ej., "amor"). GPT-4o-mini coincidió con las anotaciones de emociones humanas con una precisión del 52,6 %, obteniendo un mejor rendimiento con las emociones positivas (58 %). El análisis temático reveló que los diagnósticos clínicos predominaban en las publicaciones, pero los comentarios contenían diálogos de apoyo. Este trabajo ilustró el potencial de los LLM como herramienta para el monitoreo de la salud mental y el bienestar, a la vez que indica posibles inconvenientes con respecto a la clasificación ambigua de emociones. El estudio también ofrece información práctica para el desarrollo de herramientas de IA en el ámbito de la salud mental y describe direcciones para el trabajo futuro.