基于人工智能技术的微博“树洞”用户自杀意念分析

发布时间：2024-03-09 01:00

　　目的分析微博"树洞"用户留言的自杀意念相关信息,为自杀预警及网络干预提供思路。方法 "树洞"智能机器人24 h监控2018年8～10月"走饭"微博树洞留言,依据知识图谱筛选含自杀意念的信息,自动识别6～10级高自杀风险信息,进行自杀风险分级。结果 "树洞"机器人共抓取"走饭"微博树洞留言信息11.8万条。微博留言在22:00至凌晨2:00达高峰期;存在6～10级高自杀风险留言信息达711条,留言用户主要集中在16～26岁年龄段;跳楼、割腕、烧炭、自缢、跳河是高自杀风险人群表达的主要自杀方式。结论人们通过网络表达自杀意念的现象越来越普遍,人工智能技术可用于识别和救助高自杀风险人群。自杀预防工作应健全24 h危机预警及干预机制,重视青少年心理健康,并营造良好的网络社交环境。

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【部分图文】：

图1树洞自杀知识图谱[8]

本研究中的医学人工智能团队通过建立在语义数据处理平台的智能机器人系统,并结合知识图谱(KnowledgeGraph)技术[8-9](见图1)开发的“树洞”智能机器人(TreeHoleIntelligentRobot),24h监控“走饭”微博树洞下的留言信息并进行智能化分....

图2“走饭”微博留言活跃度

在11.8万条“走饭”微博留言信息中,机器人识别6～10级高自杀风险信息共711条:6级134条,7级545条,8级5条,9级27条,10级0条。在高自杀风险留言用户中,男223人次(31.4%),女488人次(68.6%);平均年龄为(21.99±3.77)岁,主要集中在16～....

本文编号：3922661