Background Depression is a prevalent mental health condition that significantly affects individuals’ well-being and daily functioning, making early depressive symptom detection crucial. Objectives This study explores the potential of advancing speech analytics with dimensional sentiment analysis, using valence and arousal scoring to enhance depressive symptom detection in family caregivers. Methods We recruited 116 family caregivers and assessed their depression levels using the Beck Depression Inventory-II. Participants provided verbal responses to 12 open-ended questions related to family resilience. The extracted words from the responses were analyzed for sentiment using the Chinese Valence-Arousal Words dictionary to determine their valence and arousal ratings. For each participant, we computed various summary statistics (e.g., mean, variance, quantiles) and frequency-domain statistics (e.g., spectral entropy, dominant frequency components) of valence and arousal distributions. These features were then used as predictors in nine different machine learning models evaluated under repeated 5-fold nested cross-validation with cost-sensitive cutoff selection, enabling robust classification of depression levels while prioritizing the identification of true positive cases. Results Our analysis showed that participants with higher depressive symptoms used words with more extreme valence and arousal scores than those with lower depressive symptoms. The models demonstrated strong predictive utility of these emotional dimensions: the quadratic discriminant analysis (QDA) model achieved an out-of-sample sensitivity of 0.725, a specificity of 0.563, and an AUC of 0.7. These findings support that valence and arousal analysis provides meaningful discriminative power for identifying depressive symptoms. Importantly, the high sensitivity achieved by these models ensures that individuals with elevated symptoms are more reliably detected, thereby reducing the risk of missed cases. Overall, the results suggest strong potential for automated depressive symptom detection based on emotional signal analysis, with cost-sensitive optimization reducing false negatives while maintaining clinically relevant specificity. Conclusions This study offers proof-of-concept evidence that emotional sentiment analysis of speech using valence and arousal scoring can capture linguistic markers associated with depressive symptoms among family caregivers. With further refinement and validation, this approach lays an important foundation for the development of more robust machine learning models and ultimately contributes to non-intrusive mental health screening tools.
چکیده به فارسی
زمینه و هدف: افسردگی یکی از اختلالات شایع سلامت روان است که به طور قابل توجهی بر بهزیستی و عملکرد روزانه افراد تأثیر میگذارد و شناسایی زودهنگام نشانههای افسردگی را ضروری میسازد. هدف: این پژوهش به بررسی قابلیت ارتقای تحلیل گفتار با استفاده از تحلیل احساسی بُعدی و امتیازدهی والنس و برانگیختگی جهت بهبود شناسایی نشانههای افسردگی در مراقبان خانوادگی میپردازد. روشها: تعداد ۱۱۶ مراقب خانوادگی جذب شدند و سطح افسردگی آنها با استفاده از پرسشنامه افسردگی بک-نسخه دوم (Beck Depression Inventory-II) ارزیابی شد. شرکتکنندگان به ۱۲ پرسش باز مرتبط با تابآوری خانواده به صورت شفاهی پاسخ دادند. واژههای استخراجشده از پاسخها با استفاده از فرهنگ واژگان چینی والنس-برانگیختگی از نظر احساسات مورد تحلیل قرار گرفت تا امتیازهای والنس و برانگیختگی آنها تعیین شود. برای هر شرکتکننده، آمارهای خلاصه مختلف (مانند میانگین، واریانس، صدکها) و آمارهای حوزه فرکانس (مانند آنتروپی طیفی، مؤلفههای فرکانسی غالب) توزیع والنس و برانگیختگی محاسبه شد. این ویژگیها به عنوان متغیرهای پیشبین در نه مدل مختلف یادگیری ماشین که با اعتبارسنجی متقاطع تودرتوی ۵-تایی تکرارشونده و انتخاب نقطه برش حساس به هزینه ارزیابی شدند، مورد استفاده قرار گرفتند تا طبقهبندی قوی سطوح افسردگی با اولویت شناسایی موارد مثبت واقعی فراهم شود. نتایج: تحلیل ما نشان داد شرکتکنندگانی که نشانههای افسردگی بیشتری داشتند، واژههایی با امتیازهای والنس و برانگیختگی افراطیتر نسبت به افراد با نشانههای افسردگی کمتر به کار بردند. مدلها سودمندی پیشبینی قوی این ابعاد هیجانی را نشان دادند: مدل تحلیل ممیز مربعی (QDA) حساسیت خارج از نمونه ۰.۷۲۵، ویژگی ۰.۵۶۳ و سطح زیر منحنی (AUC) برابر با ۰.۷ را به دست آورد. این یافتهها نشان میدهد که تحلیل والنس و برانگیختگی قدرت تمایز معناداری برای شناسایی نشانههای افسردگی فراهم میکند. مهمتر آنکه حساسیت بالای این مدلها تضمین میکند که افراد با نشانههای بالا با اطمینان بیشتری شناسایی میشوند و در نتیجه خطر موارد از دست رفته کاهش مییابد. به طور کلی، نتایج نشاندهنده پتانسیل قوی برای شناسایی خودکار نشانههای افسردگی بر اساس تحلیل سیگنالهای هیجانی است که با بهینهسازی حساس به هزینه، موارد منفی کاذب را کاهش داده و در عین حال ویژگی بالینی مرتبط را حفظ میکند. نتیجهگیری: این مطالعه شواهد اثبات مفهومی ارائه میدهد که تحلیل احساسات هیجانی گفتار با استفاده از امتیازدهی والنس و برانگیختگی میتواند نشانگرهای زبانی مرتبط با نشانههای افسردگی در میان مراقبان خانوادگی را شناسایی کند. با اصلاح و اعتبارسنجی بیشتر، این رویکرد میتواند پایهای مهم برای توسعه مدلهای یادگیری ماشین قویتر و در نهایت ابزارهای غربالگری سلامت روان غیرتهاجمی فراهم آورد.
ترجمهی خودکار برای آشنایی سریع؛ برای نقل و ارجاع، متن اصلی ملاک است.
So, M. K. P., Tsang, J. T. Y., Chan, L. S. H., Chan, J. N., Tiwari, A., & Chu, A. M. Y. (2026). Using valence and arousal scoring in speech to detect depressive symptoms: A study on family caregivers. PLoS ONE, 21(10), e0359556. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0359556
با احترام و بدون توهین، تحقیر، برچسبزنی یا حملهی شخصی با دیگران گفتگو کنید.
از نوشتن هرگونه اطلاعات هویتی یا قابلشناسایی مراجعان، بیماران یا اشخاص ثالث، از جمله نام، شمارهی تماس، تصویر، نشانی، محل کار یا جزئیات منحصربهفرد پرونده خودداری کنید.
اگر دربارهی یک تجربهی بالینی سؤال میکنید، اطلاعات را تا حد ممکن بینام و کلی بیان کنید تا امکان شناسایی فرد وجود نداشته باشد.
این بخش برای یادگیری و گفتوگوی علمی است و جایگزین ارزیابی، تشخیص، مشاوره یا رواندرمانی شخصی نیست.
در شرایط بحران یا خطر آسیب به خود یا دیگران، به این بخش اتکا نکنید و برای دریافت کمک فوری با اورژانس اجتماعی ۱۲۳ یا صدای مشاور بهزیستی ۱۴۸۰ تماس بگیرید.
انتشار تبلیغات، معرفی خدمات شخصی، شمارهی تلفن، شناسهی شبکههای اجتماعی، پیوند تبلیغاتی یا درخواست جذب مراجع در این بخش مجاز نیست.
در بیان ادعاهای علمی، بهویژه دربارهی اثربخشی درمانها، تشخیص یا یافتههای پژوهشی، تا حد امکان نام منبع معتبر، مقاله یا راهنمای علمی را ذکر کنید.
از ارائهی تشخیص قطعی، تجویز درمان یا دارو و توصیههای بالینی شخصی به سایر کاربران خودداری کنید.
پاسخهایی که کارشناسان فکر بنیان میدهند با برچسب «پاسخ فکر بنیان» یا «کارشناس فکر بنیان» نمایش داده میشوند و سایر نوشتهها بیانگر نظر کاربران هستند.
گزارش نوشتهی نامناسب: اگر نوشتهای حاوی نقض محرمانگی، محتوای آسیبزا، توهین، تبلیغ یا تخلف از این قوانین است، گزینهی «گزارش» را انتخاب کنید تا تیم سایت بررسی کند.
Background: Awareness of youth-friendly sexual and reproductive health services (YFSRHS) is an important starting point for enabling young people to identify and seek appropriate sexual and reproductive health information and care. However, awareness of these services may vary across settings, including higher education institutions. Objective: To determine the level of awareness of YFSRHS among undergraduate students at Saint Augustine University of Tanzania (SAUT), Malimbe Campus. Methods: A quantitative descriptive cross-sectional study was conducted among undergraduate students at SAUT Malimbe Campus. Data were collected using a structured, self-administered questionnaire. Of 109 questionnaires distributed, 108 completed questionnaires were included in the analysis. Descriptive statistics were used to summarize students’ awareness and reported sources of information. Results: Of the 108 respondents, 96 (88.9%) reported having heard of YFSRHS, while 12 (11.1%) had not. Social media was the most frequently reported source of information (44.0%), followed by friends or peers (41.0%) and health facilities (36.0%). University programmes and posters or advertisements were reported less frequently. Conclusion: Most respondents had heard of YFSRHS, with social media and peer networks serving as prominent information channels. Strengthening accurate information through these channels, alongside university-based communication, may help address the awareness gap among students who remain unreached.
The purpose of this research is to analyze the economic self-management strategies used by students of the Faculty of Business Sciences of the Technical University of Machala during their academic training; Interest in this study arose from the need to understand how students face economic difficulties that arise in their training. A mixed approach was applied and a survey was used on a representative sample of 367 students, identifying the main source of income for a part of the student population, evidencing alternatives to sustain their expenses and reduce their economic dependence. The most used strategies were observed when they go through difficult situations and if the income is sufficient to cover their expenses, reflecting the existence of limitations and conditioning the way of organizing their resources and decision making. Likewise, it was identified that students usually perceive an impact. in their academic performance. The results allowed us to understand the economic dynamics experienced by university students and provide information for the design of institutional strategies that contribute to strengthening permanence, well-being and academic success.
Although physical activity enjoyment is associated with athletes’ psychological outcomes, the mechanisms underlying its relationship with mental well-being remain unclear. This study examined the mediating role of loneliness among athletes. A correlational survey design was employed. The participants consisted of 350 athletes selected through criterion sampling, including 178 females (Mage= 20.58 ± 1.99) and 172 males (Mage= 21.91 ± 4.88). Data were collected using the Physical Activity Enjoyment Scale, UCLA Loneliness Scale–Short Form, and Warwick-Edinburgh Mental Well-Being Scale. Pearson correlation analysis and PROCESS Macro Model 4 mediation analysis were conducted, and indirect effects were tested using 5,000 bootstrap samples. Physical activity enjoyment was positively associated with mental well-being (r= .586, p< .01) and negatively associated with loneliness (a= −.196, p< .01). Loneliness was negatively associated with mental well-being (b= −.447, p< .01). The mediation analysis revealed a significant indirect effect of physical activity enjoyment on mental well-being through loneliness (indirect effect= .088, 95% CI [.026, .147]). These findings indicate that enjoyment of physical activity contributes to athletes’ mental well-being and that loneliness partially explains this relationship. The results emphasize the importance of considering social connectedness and psychological experiences in understanding athletes’ well-being.
This study examined the relationship between AI companionship- operationalized as attachment anxiety and avoidance toward AI- and psychological well-being among 50 Gen Z adults (aged 18-29) in India. Using the Experiences in Human-AI Relationships Scale (EHARS) and the WHO-5 Well-Being Index, the study found no significant associations between attachment to AI and well-being. These findings, though limited by sample size and design constraints, contribute to the growing literature on human-AI relationships in non-Western contexts.
Firms often treat spending on employee training, development and well-being as a discretionary expense rather than an investment. The aim of this article is to examine whether human capital investment improves firm financial performance through employee well-being, and whether this effect depends on the firm's financial constraints. The study integrates human capital theory, the Job Demands–Resources (JD-R) model and the corporate finance literature on financing constraints. A moderated-mediation model is proposed in which employee well-being mediates the link between human capital investment and financial performance, while financial constraints weaken the link between investment and well-being. The model is tested on matched employer–employee data from 50–60 project-based organisations in the construction, IT, consulting and engineering sectors of Tashkent. Multilevel moderated-mediation analysis is applied. The scientific novelty lies in treating human capital investment as a financially constrained corporate investment and testing this integrated model in the under-researched context of Central Asia. The results help managers and policymakers understand the financial rationale for investing in employees under different financing conditions.