在线主动自杀预防:基于社交媒体的自杀信息自动识别与心理危机的主动预防
作者: 朱廷劭研究组 刘兴云 / 497次阅读 时间: 2019年5月03日
来源: 中科院 标签: 自杀预防
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在线主动自杀预防:基于社交媒体的自杀信息自动识别与心理危机的主动预防心理学空间.H7c;q id%P |e

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作者: 中国科学院行为科学重点实验室 朱廷劭研究组 刘兴云 ║ 日期: 2019/04/15心理学空间u*q'C8}4?'br

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全世界每年有100万人自杀身亡。据估计,到2020年,全世界每年将会有153万人自杀身亡,而尝试自杀的人数是成功自杀人数的10-20倍。自杀问题对年轻人来说尤为严重,在全世界范围内,自杀是15岁到29岁死亡的排名第二的原因。在中国,每年有200万人尝试自杀,其中三分之二的人年龄在15岁到34岁之间。预防青年人自杀,不仅是提高公众健康的重要举措,也是大幅度减少自杀带来的经济损失和劳动力短缺的必要途径。

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I$I-q.o+TC0目前的自杀预防方式主要包括以学校为基础的筛查、社区医疗筛查和守门人训练等方式。但这些方法都是针对普通人群的,需要有自杀意念的人主动求医。然而,由于大多数有自杀想法的人往往寻求帮助的动机很低,因此,现有的方法对自杀预防的效果并不理想。例如,在中国等低收入国家,只有17%的自杀者及时接受治疗。所以研究者提出线上主动自杀预防(Proactive Suicide Prevention Online,PSPO)的方法,即主动识别自杀者并为他们提供有效的心理危机干预资源。这种变被动为主动的方式,可大幅度提高有自杀意念者的求治行为以及公众的健康意识

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2018年的数据显示,中国一半以上的人使用互联网,其中,40.9%的网民使用新浪微博。越来越多被自杀意念困扰的年轻人更喜欢在社交媒体上表达自己的困苦。在本研究中,研究人员以新浪微博为平台,利用机器学习的方式自动识别有自杀意念的用户,然后主动为他们推送心理危机干预资源,利用公开发表的微博文本来作为接受心理危机干预效果的测量指标。

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]^4]H$V(Xh0在研究中,研究人员首先通过专家标注,特征选取以及模型训练等过程建立了自杀微博的自动识别模型。随后将该模型用于自杀微博的自杀筛查。结果显示,在302773 条微博中,20603条 (6.8%) 被判定具有自杀倾向。随后,研究人员通过微博私信主动为这些具有自杀倾向的社交媒体用户提供心理危机干预资源(整个流程如下图所示)。其中问卷测量主要包括自杀倾向,抑郁程度以及对主动预防的接受程度。

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结果发现,在填写问卷的用户中,有自杀意念、自杀计划以及曾经尝试过自杀的人群比例分别为89.73%、49.82%和38.85%, 且有中等严重程度的抑郁症状。虽然情况如此严重,但一半以上(51.67%)的人从未寻求过任何帮助。同时,三分之二的参与者表示他们可以接受这种主动提供帮助的方式。另外,研究人员还比较了与心理咨询师交流过的用户在交流前后微博用词的变化,结果显示,在与咨询师接触以后,这些用户的死亡词频率显著降低,同时未来词的使用频率显著提高。心理学空间:e/Qn'o.X ibD O(Y6J

"g%H;e]f lXd]0从2017年7月到2018年7月,研究人员向12486个不同的社交媒体用户发送了24727条私信,其中5542人(44.39%)做出了回应。平均每月234.08名微博用户与研究项目的咨询师互动,约90%的微博用户回复少于10次,近97%的微博用户与咨询师的互动少于5天。12300人访问过研究者用于自杀预防的网站。这些结果表明,与传统的被动等待的自杀预防方式相比,PSPO在很大程度上拓展了自杀干预的范围,让很多以前从未寻求过帮助的人第一次接受帮助。

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U4~9WV k!Wi0该研究成果已在线发表于国际期刊Journal of Medical Internet Research (JMIR):心理学空间H"l Dh;dI

Z|AEo:xc*@2{z0Xingyun Liu, Xiaoqian Liu, Jiumo Sun, Nancy Xiaonan Yu, Bingli Sun, Qing Li, Tingshao Zhu. Proactive Suicide Prevention Online (PSPO): Machine Identification and Crisis Management for Chinese Social Media Users with Suicidal Thoughts and Behaviors. J Med Internet Res (in press). Doi:10.2196/11705

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http://dx.doi.org/10.2196/11705心理学空间7R a SF d

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