Détecter des comportements associés aux troubles alimentaires par l’analyse automatique des publications textuelles en ligne (2025)

Abstract: Cet article présente une méthode pour détecter des aspects du comportement liés aux troubles alimentaires à partir de publications textuelles échangées sur les réseaux sociaux. Nos travaux comparent différentes représentations d’historiques de publications permettant d’entraîner un modèle neuronal pour la prédiction. Les approches étudiées sont : (1) la représentation de sujet par fréquence, en calculant le nombre de sujets apparus dans un historique, (2) une représentation par plongement, en calculant la moyenne des représentations de sujets présents dans l’historique de publications, (3) une représentation par documents représentatifs, qui cherche à représenter un sujet par un document sémantiquement proche. Un filtrage de sujets est également étudié, pour sélectionner les sujets reliés aux troubles alimentaires. Les résultats montrent que l’utilisation de filtrage permet d’améliorer les performances des systèmes de détection. La méthode basée sur un document représentatif obtient les meilleurs résultats, parmi les autres représentations évaluées mais également parmi d’autres méthodes appliquées à la même tâche lors de la campagne d’évaluation eRisk 2024.

## introduction les troubles alimentaires (ta) sont complexes et ont de nombreux impacts sur la vie d'une personne et son bien-être. caractérisés par une alimentation anormale culturellement, des craintes nutritionnelles, ou des préoccupations persistantes liées à l'image corporelle @xcite , les ta sont variés. de l'anorexie mentale à la boulimie ou encore les accès hyperphagiques, chacun de ces troubles montre des comportements associés variables et des symptômes différents. plusieurs facteurs génétiques, psychologiques, sociaux ou culturels, peuvent favoriser le développement de troubles alimentaires chez une personne @xcite . les symptômes pouvant être difficiles à détecter et confondus avec ceux d'autres troubles, l'identification de ta chez une personne atteinte peut se révéler complexe. c'est pour cette raison que des questionnaires d'auto-évaluation @xcite sont utilisés dans le processus diagnostique. il est aujourd'hui courant de partager ses sentiments ou ses expériences en ligne : communiquer avec d'autres personnes, partager ses préoccupations et chercher de l'aide sur internet est devenu une habitude pour de nombreuses personnes @xcite . des corpora de messages et de discussions entre internautes sont disponibles pour la communauté de recherche et peuvent être utilisés pour des projets liant le domaine du traitement automatique du langage naturel (taln) et celui de la santé mentale. l'analyse automatique des conversations textuelles peut en effet aider à identifier des comportements associés aux troubles mentaux, et notamment de ta. pour entraîner un réseau neuronal sur des tâches textuelles, une méthode de représentation des données doit être choisie au préalable. dans ce travail, l'approche utilisée pour représenter le texte brut en message interprétable est l'utilisation d'un modèle de sujet, qui permet d'identifier les différents sujets abordés par une personne utilisatrice dans un historique conversationnel. dans un premier temps nous nous intéressons à la représentation de l'historique des publications par le modèle de sujet, en utilisant les méthodes de fréquences, de plongement et de document représentatif sémantiquement proche. dans un second temps, nous examinons comment utiliser ces représentations et si une sélection de sujets permet d'améliorer les performances des systèmes de détection proposés. ## méthodologie notre objectif est de représenter les historiques de publications en données interprétables pour l'entraînement d'un réseau neuronal, tout en préservant leur richesse informationnelle. nos travaux ont donc porté sur le choix de l'ensemble de données et la représentation des publications et des historiques pour entraîner le modèle prédictif. ## conclusion ces travaux comparent trois méthodes de représentation d'historiques conversationnels pour prédire des comportement associés aux ta : représentation par fréquence, par plongement et par document représentatif. un filtrage de sujets, effectué à partir des questions du ede-q, est également évalué dans la représentation d'historique. cette représentation, une fois obtenue, permet d'entraîner un modèle neuronal pour la prédiction. les résultats montrent que le filtrage permet d'améliorer la prédiction pour chacune des représentations. l'approche par document représentatif présente les meilleurs résultats, supérieurs à l'état de l'art de la tâche sur quatre métriques . nos travaux en cours se penchent sur le choix de l'algorithme de cluster permettant la création de sujets, les méthodes de filtrage possibles des listes de sujets et l'évaluation de techniques de réduction de dimension bien adaptées à la modélisation de sujet. les travaux sont menés en collaboration avec des personnes expertes en santé mentale, ce qui permet d'explorer également l'ajout potentiel de ressources cliniques externes pour enrichir les outils développés. pour assurer la reproductibilité des expériences, le code source est disponible sous licence libre ici : https://gitlab.labikb.ca/ikb-lab/articles/taln-2025 .