الاكتئاب يعد من أكثر الاضطرابات النفسية شيوعاً وإعاقةً في العصر الحديث، وغالباً ما يكون تحت التشخيص والعلاج. في ظل الانتشار الواسع لمنصات الوسائط الاجتماعية، أصبحت هذه المنصات مصدراً غنياً للإشارات اللغوية الطبيعية التي يمكن استخدامها لمراقبة الصحة النفسية بشكل آلي.

في هذا السياق، تم وضع نظام يعتمد على نماذج لغوية ضخمة (Large Language Models) لتقييم مخاطر الاكتئاب من خلال تحليل المشاركات على منصة Reddit، مستهدفاً تصنيف المشاعر المرتبطة بالاكتئاب من خلال ثمانية انفعالات مختلفة وحساب مؤشر شامل للخطورة. تم تقييم الأسلوب المقترح في وضع عدم وجود بيانات مسبقة على مجموعة بيانات DepressionEmo، والتي تحتوي على حوالي 6000 مشاركة، وأيضاً تم تطبيقه على 469,692 تعليقاً تم جمعها من أربع مجتمعات على Reddit خلال الفترة من 2024 إلى 2025.

وفي النتائج، حقق أفضل نموذج لدينا، gemma3:27b، دقة micro-F1 بلغت 0.75 وmacro-F1 بلغت 0.70، مما يجعله قادراً على المنافسة مع نماذج مخصصة تم تسجيلها سابقاً. تكشف التحليلات عن وجود أنماط ثابتة في مخاطر الاكتئاب عبر المجتمعات مع فروقات ملحوظة بين المجتمعات المختلفة مثل r/depression و r/anxiety.

وتظهر نتائجنا إمكانية تبني نهج فعال من حيث التكلفة وقابل للتوسع لمراقبة الصحة النفسية على نطاق واسع، مما يعكس فائدة هذه النماذج في تحسين الرعاية النفسية من خلال الرصد المباشر.