基于社会媒体分析的自杀预防

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在中国,自杀是一种严重的公共健康问题。针对高自杀风险群体进行早期识别和及时干预能够有效地降低自杀死亡率,但是传统方法并不能有效地满足该需求,迫切需要新方法的诞生。本研究旨在利用社会媒体分析的方法来促进自杀预防工作的改善,(1)了解高自杀风险用户的在线行为和语言特征;(2)通过分析用户在社会媒体上的行为和语言特征来建立自杀风险预测模型;(3)通过分析一般用户的微博来了解其对于网络直播自杀行为所持有的态度。研究结果表明,(1)高自杀风险用户在使用社会媒体时会表现出独特的行为和语言特征,即社会活跃程度低,自我关注程度高,偏好使用否定、死亡或宗教类词汇,较少使用工作类词汇;(2)基于社会媒体行为和语言特征的自杀风险预测模型可以有效地识别出高自杀风险用户,即可以成功召回70%以上的高自杀风险标记用户;(3)需要有效降低社会媒体用户对于网络直播自杀行为的"污名化"态度,以便改善其对于该行为的反应,即35%的微博反映了一般用户对于网络直播自杀行为持有消极的"污名化"态度,他们倾向于认为网络直播自杀者是"欺骗的"、"讨厌的"、"愚蠢的",而在能够反映出一般用户对该行为的反应模式的微博中间,37%的微博反映了一般用户认为应该对该行为应该不予救援,28%的微博甚至认为应该鼓励网络直播自杀者继续完成该行为,而一般用户的消极反应可能与其自身所持有的"污名化"态度有关。这表明,社会媒体分析方法有助于实现针对高自杀风险群体的早期识别,并且可以为如何改善干预工作的开展提供有意义的指导。
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