Analysis of productions on social media: Towards an evaluation of patients' personality

Analyse des productions dans les médias sociaux : vers une évaluation de la personnalité des patients

Mourad Ellouze (1, 2)

1 Université de Sfax - University of Sfax
2 MIRACL - Multimedia, InfoRmation systems and Advanced Computing Laboratory

A personality disorder is a sickness that is becoming more common on a daily basis. Their negative impact on the affected persons, as well as on their entourage and even on the economies of the countries, is a source of annoyance for all the actors involved. There are several technologies available to solve this issue by analyzing patient behavior in both a real and virtual environment. Nevertheless, the tools currently available for virtual environments, they are restricted to the diagnosis of a few psychiatric symptoms or illnesses, and they are primarily focused on detecting rather than monitoring. In this thesis, we proposed an approach to detect and monitor people suffering from psychological disorders by analyzing their French textual production on social networks. In the first part, we proposed three methods allowing the detection of PD on social networks by combining linguistic and numerical techniques. For the second part, we proposed a method based on an ontology allowing to detect for each patient the different factors that negatively influenced his behavior. The third method consists in filtering tweets and recommending others according to the patient’s state using a semantic analyzer based on symbolic and deep learning techniques. The main results obtained from the F-measure metric are respectively 74%, 92%, 75%.

Le trouble de la personnalité est une maladie qui prend de l’ampleur au quotidien. Son impact négatif sur les personnes atteintes, ainsi que sur leur entourage et même sur les économies des pays, est une source d’agacement pour tous les acteurs impliqués. Plusieurs outils existants permettent d’aborder cette problématique à travers une analyse du comportement des patients dans un environnement réel et virtuel. Néanmoins, les outils actuellement disponibles pour les environnements virtuels sont limités à la détection de quelques symptômes ou troubles psychologiques de manière indépendante, et se concentrent uniquement sur la détection plutôt que sur la surveillance. Dans cette thèse, nous avons proposé une approche visant à détecter et surveiller les personnes souffrant de troubles psychologiques en analysant leurs productions textuelles en français, sur les réseaux sociaux. Dans la première contribution, nous avons proposé trois méthodes permettant la détection des TP sur les réseaux sociaux en combinant des techniques linguistiques et numériques. Dans la deuxième contribution, nous avons proposé une ontologie permettant de détecter pour chaque malade les différents facteurs qui ont influencé négativement son comportement. La troisième méthode consiste à filtrer des tweets et à recommander d’autres en fonction de l’état du malade en utilisant un analyseur sémantique basé sur des techniques symboliques et d’apprentissage profond. Les résultats obtenus en termes de F-mesure par rapport à chaque méthode sont respectivement 74%, 92%, 75%.

Mots clés: Personality disorder; Social networks; Deep learning; Natural language processing; Text mining; Semantic analysis

Mots clés: Trouble de la personnalité; Réseaux sociaux; Apprentissage profond; Traitement du langage naturel; Exploration du texte; Analyse sémantique

Domaines: Informatique [cs]

Mourad Ellouze. Analyse des productions dans les médias sociaux : vers une évaluation de la personnalité des patients. Informatique [cs]. Faculté des Sciences Economiques et de Gestion de Sfax; Université de Sfax (Tunisie), 2023. Français. ⟨NNT : ⟩. ⟨tel-04376647⟩