إطار شرح لغوي لدراسة التفاعلات في منتديات محادثة الرعاية الصحية متعددة اللغات

في السنوات الأخيرة، اكتسب الرعاية الصحية الرقمية عن بعد باستخدام الدردشات عبر الإنترنت زخما، خاصة في الجنوب العالمي. على الرغم من أن العمل السابق قد درس أنماط التفاعل في المنتديات عبر الإنترنت (الصحة)، مثل Talklife، Reddit و Facebook، كان هناك عمل محدود في فهم التفاعلات في مجتمع صغير مقبول من الرسل الفوري. في هذه الورقة، نقترح إطار شرح لغوي لتسهيل تحليل مجموعات WhatsApp التي تركز على الصحة. الهدف الأساسي للإطار هو فهم العلاقات الشخصية بين مؤيديه الأقران من أجل المساعدة في تطوير حلول NLP لرعاية المرضى عن بعد وتقليل عبء مقدمي الرعاية الصحية المرهقين. يتكون إطارنا من تصنيف دعم الأقران من النظير الدقيق ووضع علامات معنويات على مستوى الرسائل. بالإضافة إلى ذلك، نظرا لانتشار خلط التعليمات البرمجية في هذه المجموعات، فإننا ندمج التعليقات التوضيحية لغة مستوى Word. نستخدم الإطار المقترح لدراسة مجموعتين WhatsApp في كينيا للشباب الذين يعيشون مع فيروس نقص المناعة البشرية، ويسهل من قبل مزود للرعاية الصحية.

In recent years, remote digital healthcare using online chats has gained momentum, especially in the Global South. Though prior work has studied interaction patterns in online (health) forums, such as TalkLife, Reddit and Facebook, there has been limited work in understanding interactions in small, close-knit community of instant messengers. In this paper, we propose a linguistic annotation framework to facilitate analysis of health-focused WhatsApp groups. The primary aim of the framework is to understand interpersonal relationships among peer supporters in order to help develop NLP solutions for remote patient care and reduce burden of overworked healthcare providers. Our framework consists of fine-grained peer support categorization and message-level sentiment tagging. Additionally, due to the prevalence of code-mixing in such groups, we incorporate word-level language annotations. We use the proposed framework to study two WhatsApp groups in Kenya for youth living with HIV, facilitated by a healthcare provider.