Cet article présente la première revue complète des ensembles de données textuels libres, non liés aux réseaux sociaux, utilisés pour la recherche sur la santé mentale, visant à adresser les biais d'échantillonnage et les problèmes éthiques associés aux données des réseaux sociaux. En utilisant la méthodologie PRISMA, les auteurs ont recensé les ensembles de données disponibles dans plusieurs langues pour évaluer leurs caractéristiques et leur utilité.
- Les ensembles de données textuels libres non liés aux réseaux sociaux sont principalement axés sur la langue anglaise.
- La majorité de ces ensembles de données ciblent la détection de la dépression.
- Il existe une variation significative dans les démographies, les plateformes, les types de données, les techniques d'annotation et les méthodologies parmi les ressources examinées.
- La revue identifie des lacunes clés dans les ressources actuelles.
Les auteurs soulignent les opportunités de développer des ressources plus diversifiées, fiables et cliniquement pertinentes pour surmonter les limitations existantes dans la détection des troubles mentaux.