“讀心”機(jī)器對(duì)自殺傾向者伸出援手

近來(lái),越來(lái)越多的研究者和高科技公司在利用社交媒體挖掘潛在的自殺信號(hào)。這是人工智能帶來(lái)的美好想象:他們相信,通過(guò)AI算法,能夠找到有自殺傾向的用戶(hù),并及時(shí)施以援手。

還記得幾年前因抑郁自殺的微博網(wǎng)友“走飯”嗎?她去世前發(fā)布的最后一條微博下,迄今已有超過(guò)一百萬(wàn)條評(píng)論。這里像一個(gè)樹(shù)洞,收容了被抑郁緊咬不放的痛苦和絕望。如果當(dāng)年就有這樣的人工智能技術(shù),“走飯”的悲劇還會(huì)發(fā)生嗎?2014年起,中國(guó)科學(xué)院心理研究所計(jì)算網(wǎng)絡(luò)心理實(shí)驗(yàn)室研究員朱廷劭就注意到了這里,并緊盯至今:尋找和發(fā)現(xiàn)隱藏在其中的自殺高危網(wǎng)友,給予主動(dòng)干預(yù)和救助。他們開(kāi)發(fā)了自殺意念識(shí)別模型,和抑郁癥這條“黑狗”賽跑。

為何選擇微博

“統(tǒng)計(jì)上說(shuō),自殺是年輕人的首要非正常死亡原因。微博用戶(hù)和青年自殺人群存在高年齡層重合度,能夠即時(shí)下載的微博內(nèi)容也為研究提供了數(shù)據(jù)支持。”朱廷劭解釋。

根據(jù)移動(dòng)大數(shù)據(jù)服務(wù)商QuestMobile發(fā)布的《2017年中國(guó)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)年度報(bào)告》,微博月活躍用戶(hù)達(dá)3.81億,在社交媒體中居于首位。而《2017微博用戶(hù)發(fā)展報(bào)告》顯示,30歲以下用戶(hù)占微博整體用戶(hù)比例超過(guò)80%,年輕群體是微博的主要用戶(hù)。

在發(fā)表的相關(guān)論文中,朱廷劭指出:高自殺風(fēng)險(xiǎn)用戶(hù)在使用社交媒體時(shí)會(huì)表現(xiàn)出獨(dú)特的行為和語(yǔ)言特征,即社會(huì)活躍程度低,夜間活躍程度高,自我關(guān)注程度高,偏好使用否定、死亡或宗教類(lèi)詞匯,較少使用工作類(lèi)詞匯。

根據(jù)一系列特殊的微博表達(dá)和行為特征,團(tuán)隊(duì)建立起基于社交媒體行為和語(yǔ)言特征的自殺風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型。“模型可以有效地識(shí)別出具有自殺風(fēng)險(xiǎn)的用戶(hù),即可以成功識(shí)別80%以上的表達(dá)自殺意念的微博。”朱廷劭說(shuō)。

先識(shí)別再干預(yù)

在朱廷劭的團(tuán)隊(duì)中,既有人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方向的研究人員,也有心理學(xué)專(zhuān)業(yè)人士的參與。

據(jù)他介紹,研究的具體過(guò)程分為機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練和應(yīng)用兩個(gè)階段。第一階段是自殺意念的自動(dòng)識(shí)別?;谏鐣?huì)媒體數(shù)據(jù),利用 N-Gram、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等多種方法獲得有效特征,訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型建立自殺意念的識(shí)別模型,通過(guò)社交媒體主動(dòng)出擊,確定高危人員。

第二階段對(duì)有自殺意念甚至已經(jīng)出現(xiàn)自殺行為的用戶(hù)給予及時(shí)的救助和關(guān)懷,通過(guò)及時(shí)干預(yù)與轉(zhuǎn)介、系統(tǒng)化干預(yù)和持續(xù)性關(guān)懷等方式,實(shí)現(xiàn)對(duì)高自殺風(fēng)險(xiǎn)用戶(hù)的有效干預(yù)。與此同時(shí),積極地去和線下組織合作,并安排志愿者跟進(jìn),提高自殺干預(yù)的效率。

慎重起見(jiàn),團(tuán)隊(duì)在機(jī)器預(yù)測(cè)的基礎(chǔ)上加了一道保險(xiǎn)——經(jīng)過(guò)人工確認(rèn)后,他們才會(huì)對(duì)可能自殺者發(fā)出私信。

“目前我們已經(jīng)給超過(guò)兩萬(wàn)有自殺意念的用戶(hù)發(fā)送過(guò)私信,收到回復(fù)的比例超過(guò)15%,且絕大部分回復(fù)都很正面。”朱廷劭表示。

以往的心理危機(jī)干預(yù)停留在“被動(dòng)等待”的情況,需要對(duì)方主動(dòng)尋求干預(yù),或是出了問(wèn)題再干預(yù)。“通過(guò)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)模型,能夠把介入時(shí)間大大提前。”朱廷劭表示。

采訪中,朱廷劭坦言“當(dāng)時(shí)沒(méi)想這么多”,研究本意是把社交媒體的心理特征預(yù)測(cè)拓展到自殺,卻一路做起心理危機(jī)干預(yù)平臺(tái)又走到了線下。談及后續(xù)研究,朱廷劭表示“計(jì)劃擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的采集范圍,不僅局限于微博。同時(shí)集成線下更多的志愿者資源,提高干預(yù)的效率”。“我們的目標(biāo)是充分利用網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù),結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),實(shí)現(xiàn)對(duì)網(wǎng)絡(luò)用戶(hù)心理危機(jī)狀態(tài)的及時(shí)識(shí)別,希望把干預(yù)盡量前移。”朱廷劭說(shuō)。

關(guān)鍵詞: 傾向 機(jī)器
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