이 연구는 자신에게 ADHD 또는 ASD 진단을 받았다고 보고한 792명의 사용자로부터 수집된 1,282,437개의 트윗을 분석하여 DSM-5 우울증 증상을 표현하는 방식의 집단 수준 차이를 조사했습니다. ReDSM5에서 파인튜닝된 MentalRoBERTa를 사용하여 트윗을 9가지 증상 범주로 분류하고 L1 페널티화된 로지스틱 회귀를 적용하여 그룹 간 차이를 구분했습니다.
- MentalRoBERTa는 홀드아웃 세트에서 macro-F1 0.901을 달성하여 원래의 ReDSM5 벤치마크를 능가했습니다.
- ADHD 대 ASD 분류는 교차 검증된 ROC-AUC가 0.645-0.653으로 안정적이지만 제한적인 성능을 보였습니다.
- 인지 문제, 수면 문제, 식욕 변화 및 피로는 ADHD로 치우친 반면, 자살 사고와 무쾌감증은 ASD로 치우쳤습니다.
- 그룹 간에는 주로 공유되는 증상 공발생 구조가 나타났으며, 견고한 질환 특이적 차이를 충족하는 쌍은 없었습니다.
이 결과는 우울증 관련 언어의 집단 수준 차이가 필터링 임계값을 넘어 일관되게 관찰되며, 이는 임상적 타당성보다 재현성을 반영함을 시사합니다. 저자들은 이러한 결과가 탐색적이며 개인 수준의 서로 다른 현상학을 확립하지 않는다고 결론지었습니다.