研究确定社交网络上的自杀想法

这是一个正在进行的研究方向,确定了墨西哥Facebook和Twitter用户的语言特征。其目的是创建能够帮助卫生专业人员设计预防方案的应用程序。

研究确定社交网络上的自杀想法
研究确定社交网络上的自杀想法 Karsten Winegeart / Unsplash

一个由墨西哥国立自治大学科学家组成的多学科小组正在利用计算语言学技术检测Facebook和Twitter等社交网络用户文本中的可疑自杀想法的项目上取得进展。这项研究由工程学院(II)语言工程组组长赫拉尔多-谢拉-马丁内斯(Gerardo Sierra Martínez)和墨西哥国立自治大学心理学系(FP)的研究生学者帕特里夏-安德拉德-帕洛斯(Patricia Andrade Palos)领导。

表达这种行为意图的新兴方式之一是通过互联网上存在的平台和模拟空间。它在这些网站上通过讨论和在最坏的情况下通过宣传以文字形式表达。因此,有必要了解其在这些虚拟环境中特有的表达动态,并使用语言分析等方法,以开发有助于预防工作的检测工具。

该项目旨在寻找可以识别和处理的语言特征,以检测风险,这将使我们有可能检测到那些假设希望对你的人进行尝试的人。对Facebook和Twitter用户(这些用户是保密的,所以他们的身份不为人知,因为他们的资料没有被访问过)群体中的词库进行了统计和比较,与其他主题的随机文本进行了比较。

在指出某些所谓的风险的人和谈论其他普通事物的人之间建立了一种语言上的差异。 这一点是如何实现的呢?通过字数统计,被归入不同的语言和心理类别;其中包括风险使用者谈论自己,总是用第一人称,不使用复数,或'我们',或'你'。

有一些假定的自杀意念的句子可能包含:"我感觉这样";"我在想";"为什么会发生在我身上";"它已经发生在我身上......"。诸如 "哭泣"、"绝望"、"孤独"、"挫折"、"沮丧"、"悲观 "等概念也被整合。同样,表现出焦虑、痛苦、悲伤或死亡的词语类别,但都不可避免地伴随着 "我"。

总之,我们分析了三组不同的文本,其内容一方面是关于抑郁症和自杀,另一方面是随机的话题。这些之间的分析产生了强有力的结果,即确实存在着显著的语言差异,是自杀风险的标志。

工具

该项目的成果对国家和墨西哥西班牙语来说是前所未有的。然而,需要进一步的研究来确认和扩大这第一种方法的现象的数据,以便拥有使用语言来检测风险案例的结论性要素。为了对语言有一个更深远的分析,我们创建了一个网语词典(互联网交流中使用的词汇和缩写),其中包含了博客圈中使用的各种术语。

对于自杀风险的诊断,这个虚拟图书馆发挥了重要的作用,因为这些词汇在所审查的文本中经常出现,由于这些词汇的整合,从心理学的角度对其进行评估成为可能。除了开发这个工具外,还根据LIWC(语言学调查词汇计数器)程序生成了一个词汇计数器,该程序将词汇分为一系列的语言学和心理学类别。

下一步将是开发软件,在社交网络中进行这种连续和自动的搜索。否则,大量的推特和脸书信息将不得不被跟踪和分析,并获得相应的授权。这些方法的逐步发展将产生应用,有助于识别可能需要心理护理的紧急案例。

它们还将帮助卫生专业人员根据有关人们经历的思想和情绪的明确和具体的信息来设计预防方案。作为该研究项目第一部分的成果,撰写了科学文章《自杀风险因素:社会网络中的语言分析方法》,并发表在《语言和社会心理学杂志》上。