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大數據或成“抑郁情緒識別”新興方法?

大數據
由哈工大“社會網絡與數據挖掘”聯合實驗室、國內數據挖掘公司“宏博知微”組成的研發團隊,于6月底建成基于社交媒體數據的抑郁傾向識別模型。相關人士表示,這項研究結果或成為抑郁情緒臨床識別之外的新興識別方法。

由哈工大“社會網絡與數據挖掘”聯合實驗室、國內數據挖掘公司“宏博知微”組成的研發團隊,于 6 月底建成基于社交媒體數據的抑郁傾向識別模型。相關人士表示,這項研究結果或成為抑郁情緒臨床識別之外的新興識別方法。

據公開數據,自殺人群中有 63.5% 患有抑郁癥,但僅 9% 在自殺前曾到精神科或心理咨詢機構就診。抑郁識別模型研發者認為,利用大數據來識別個體抑郁傾向及自殺傾向,或能及時挽救更多抑郁傾向人群的生命。該模型是通過采集新浪微博全平臺億級的數據,運用自然語言處理、時間序列、機器學習等算法,對微博用戶進行抑郁傾向識別,截止日前已從識別出的抑郁傾向用戶中,多人在微博中稱準備自殺。

存在抑郁傾向的微博用戶與普通用戶發博時間有明顯差異,這部分人群發博高峰在 23 點,其夜間活躍度比普通用戶平均約高出 30%(圖二)。該群體微博關鍵詞為:死、抑郁癥、生命、痛苦、自殺(見圖一)。有 60% 為女性,40% 為男性,女性比例比男性略高,也與之前兩位女性微博用戶 “走飯” 、“sienna賽娜” 因抑郁癥而自殺的報道相符。

利用大數據干預抑郁情緒識別及治療是否可行,微博用戶對此看法不一。持反對態度的網友“sen 哥 -” 認為:“一想到萬一我死了微博也會被素不相識的人翻出來,公開地 at,一條條統計數據,一個個點蠟燭,好幾百轉發,就覺得連死這件事都他媽的毫無尊嚴。出發點是好的又如何,方式如此無禮粗暴,我完全不覺得 po 主有試圖站在患者的角度理解憂郁的痛苦。”持支持態度的網友“La_Prairie 認為”:“ 多一些關愛,就少一些遺憾。”也有中立網友認為:“大數據用于商業,同樣也要用于非盈利功德無量的人文關懷。比如向這樣的博主發送激勵、正能量的內容,進行實時正向干擾。”

對于以上爭議,研究團隊表示:團隊從 2011 年起就從事新浪微博用戶特征的挖掘刻畫研究,包括行業刻畫、疾病刻畫、情緒刻畫等。將在未來一段時間內,基于不斷的完善情感模型,增加情景模型和一些人物畫像模型,對抑郁傾向人群(乃至其他邊緣化人格及變態心理學中一些在微博中可以體現的特征)做出更準確的判斷,為精神類疾病、危害社會行為的提前干預做數據支持。
  
我國抑郁癥發病率約為 3%~5%,目前已有超過 2600 萬人患抑郁癥。在過去 50 年里,我國自殺率上升了 60%,平均每年有 28.7 萬人死于自殺,200 萬人自殺未遂,自殺人群中約有 95% 患有精神障礙。全國地市級以上醫院對抑郁癥的識別率不到 20%。

“我有抑郁癥,所以就去死一死,沒什么重要的原因,大家不必在意我的離開。拜拜啦。”——走飯(2012 年 3 月 18 日 10:54)
“抱歉很多事情沒來得及處理和交待就離開。抑郁癥太痛苦,世界變得黑暗扭曲,再努力也感受不到任何美好,想什么都想到死。姥姥在叫我,應該就要精神分裂,實在熬不住了。再見,大家。 ”——sienna 賽娜(2013 年 2 月 16 日 23:57)

在微博上跟這個世界告別后,兩位姑娘在去年和今年的春天分別離開了塵世。她們同被“抑郁癥”折磨,同樣選擇了自殺。值得尋味的是,微博上的幾億用戶,就沒有人關注到她們進而干預勸導嗎?微博大平臺中,還有多少個“走飯”、“賽娜”?有沒有辦法在他們做出自殺行動前就對其進行特別關注?

原文鏈接:http://www.36kr.com/p/204510.html

責任編輯:林師授 來源: 36氪
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