基于人工智能技术的微博"树洞"用户自杀意念分析

摘要：

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.

关键词：树洞、微博、自杀、自杀意念、社交媒体、人工智能

所属期刊栏目：34

分类号：R47;C931.2(护理学)

资助基金：国家自然科学基金青年项目;武汉市卫生和计划生育委员会科研项目;武汉大学大学生创新创业训练计划项目

在线出版日期：2020-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：42-45