Michael L. Birnbaum

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Yoo 等人通过访谈发现社交媒体数据作为边界对象促进精神健康AI研究中利益相关者协作，主张建立共识将患者视为领域专家，使不可见工作可见，提升研究的人性化程度。

Yoo 等人对28名康复期患者访谈并开发Facebook复发预测原型，发现AI预测与患者体验存在脱节，7名患者反馈显示AI有潜力促进患者与支持系统合作及鼓励自我反思

Yoo等人通过访谈18名情绪障碍患者，发现社交媒体可增强患者在心理治疗中关于人际冲突和自我表达的叙述，但同时也揭示了患者生成健康信息使用中的权力不平衡和隐私问题。

Ernala 等人结合医学记录与社交媒体数据，采用高斯混合模型识别精神疾病患者住院前后的六种行为模式，为临床康复与社会再整合提供经验性框架。

Ernala等人揭示社交媒体心理健康预测模型虽内部有效性高，但外部效度差，存在人口和抽样偏差及代理构建效度问题。

Ernala 等人通过分析Twitter上精神分裂症诊断披露的语言标记，发现披露后患者语言可读性、连贯性和未来导向性提升，自我专注度和症状讨论减少，表明社交媒体具有作为污名化状况披露治疗工具的潜力。

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