Erkennung psychiatrischer Stressoren für Suizid aus Twitter-Daten mithilfe von Capsule Fusion

核心概念

Die Erkennung psychiatrischer Stressoren, die mit Suizid in Verbindung stehen, aus Twitter-Daten kann zur Früherkennung und Prävention suizidaler Tendenzen beitragen.

摘要

Die Studie untersucht Techniken zur Erkennung psychiatrischer Stressoren im Zusammenhang mit Suizid aus persischen Tweets mithilfe lernbasierter Methoden.

Zunächst werden Tweets, die mit Suizid in Verbindung stehen, mithilfe von Schlüsselwörtern gesammelt und gefiltert. Anschließend werden die Tweets manuell annotiert, um positive (suizidbezogene) und negative Tweets zu identifizieren.

Daraufhin wird ein Capsule-Fusion-basierter Klassifikationsansatz verwendet, um suizidbezogene Tweets zu erkennen. Dieser Ansatz nutzt ein Bi-IndRNN-Modell zur Extraktion initialer Vektoren und kombiniert textuelle und merkmalsbasierte Informationen.

Die vorgeschlagene Methode erreicht eine Klassifikationsgenauigkeit von 0,83 bei der Erkennung suizidbezogener Tweets. Im Vergleich zu anderen Ansätzen wie linearen Modellen, CNN und RNN-Modellen erzielt der Capsule-Fusion-Ansatz die besten Ergebnisse.

統計資料

In den ersten sechs Monaten des Jahres 2022 starben in Iran mehr als 290.000 Menschen, während in den gleichen Zeiträumen der Vorjahre etwa 181.000 Todesfälle registriert wurden.
Die Statistiken des Gesundheitsministeriums zeigen, dass im ersten Halbjahr 2022 mehr als 56.000 Menschen und im ersten Halbjahr 2021 etwa 23.000 Menschen starben.
Laut offiziellen Angaben starben in Iran seit Einführung der Währung 118.000 Menschen an diesem Virus.

引述

"Suicide is one of the leading causes of death in Iran."
"Identifying psychiatric stressors is very important to understand the causes of possible suicidal behaviours for a particular individual, which is necessary to provide an appropriate and accurate intervention strategy."

從以下內容提煉的關鍵洞見

CapsF

by Mohammad Ali... 於 arxiv.org 03-26-2024

https://arxiv.org/pdf/2403.15391.pdf

深入探究

Wie können die Erkenntnisse aus dieser Studie zur Entwicklung effektiver Präventionsstrategien für Suizid in Iran genutzt werden?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie können dazu beitragen, gezielte Präventionsstrategien für Suizid in Iran zu entwickeln, indem sie auf die frühzeitige Identifizierung von psychiatrischen Stressoren abzielen. Durch die Anwendung von Deep Learning und Capsule Network Ansätzen auf Twitter-Daten können potenzielle Risikofaktoren für Suizid erkannt werden. Diese Informationen können genutzt werden, um gezielte Interventionen und Unterstützung für Personen mit erhöhtem Suizidrisiko bereitzustellen. Darüber hinaus können die Ergebnisse dieser Studie dazu beitragen, das Bewusstsein für psychische Gesundheit zu schärfen und die öffentliche Gesundheitspolitik in Iran zu stärken.

Welche zusätzlichen Datenquellen und Merkmale könnten in zukünftigen Studien berücksichtigt werden, um die Erkennung psychiatrischer Stressoren weiter zu verbessern?

In zukünftigen Studien zur Verbesserung der Erkennung psychiatrischer Stressoren könnten zusätzliche Datenquellen wie klinische Aufzeichnungen, Umfragen oder Interviews mit Betroffenen einbezogen werden. Darüber hinaus könnten Merkmale wie Tonfall, Emotionen in der Sprache, soziale Interaktionen und Verhaltensmuster in sozialen Medien analysiert werden, um ein umfassenderes Bild der psychischen Gesundheit und potenzieller Stressoren zu erhalten. Die Integration von mehrsprachigen Analysen und kulturellen Kontexten könnte ebenfalls dazu beitragen, die Erkennung psychiatrischer Stressoren zu verbessern.

Inwiefern lassen sich die Erkenntnisse aus dieser Studie auf andere Länder oder Kulturen übertragen, in denen Suizid ebenfalls ein bedeutendes Problem darstellt?

Die Erkenntnisse aus dieser Studie zur Erkennung psychiatrischer Stressoren aus sozialen Medien könnten auf andere Länder oder Kulturen übertragen werden, in denen Suizid ein bedeutendes Problem darstellt. Durch die Anpassung der verwendeten Techniken und Modelle an die spezifischen sprachlichen und kulturellen Kontexte eines Landes könnten ähnliche Studien durchgeführt werden. Die Identifizierung von Risikofaktoren und Stressoren für Suizid aus digitalen Daten könnte dazu beitragen, frühzeitige Interventionen und präventive Maßnahmen in verschiedenen Ländern zu implementieren, um die Suizidraten zu reduzieren.