社交媒体上LGBTQ+身份少数群体压力体验的语言

LGBTQ+（女同性恋、男同性恋、双性恋、跨性别者、酷儿）个体患心理健康问题的风险显著高于普通人群。社交媒体和在线社区为LGBTQ+个体提供了就其挣扎和经历进行安全、坦诚、半匿名讨论的渠道。我们通过r/lgbt Reddit社区的披露和自我经历语言来研究少数群体压力。基于Meyer的少数群体压力理论，采用定性与计算相结合的方法，作出三个主要贡献：1）一个理论基础的编码簿，用于识别三种类型少数群体压力（偏见事件、感知到的污名化和内化恐同）的少数群体压力源；2）一个机器学习分类器，用于可扩展地识别描述少数群体压力经历的社交媒体帖子，达成0.80的AUC值；3）一个语言标记词典，并将其置于少数群体压力理论语境中。我们的研究结果对推动公共卫生政策有启示意义，并有助于增进对LGBTQ+人群心理健康差异的认识。我们还讨论了本研究方法在设计对LGBTQ+个体需求敏感在线工具方面的潜力。