JMIRgydF4y2Ba J医学网络杂志gydF4y2Ba 医学互联网研究杂志gydF4y2Ba 1438 - 8871gydF4y2Ba 卡塔尔世界杯8强波胆分析 加拿大多伦多gydF4y2Ba v21i5e11705gydF4y2Ba 31344675gydF4y2Ba 10.2196/11705gydF4y2Ba 原始论文gydF4y2Ba 原始论文gydF4y2Ba 在线主动自杀预防(PSPO):中国有自杀想法和行为的社交媒体用户的机器识别和危机管理gydF4y2Ba EysenbachgydF4y2Ba 冈瑟gydF4y2Ba 汉gydF4y2Ba 金gydF4y2Ba 宾利gydF4y2Ba 凯特gydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba 星云gydF4y2Ba 妈gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba http://orcid.org/0000-0001-7118-0465gydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba 全新课题gydF4y2Ba 博士学位gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba http://orcid.org/0000-0003-2740-8420gydF4y2Ba 太阳gydF4y2Ba JiumogydF4y2Ba 英航gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba http://orcid.org/0000-0003-0584-9022gydF4y2Ba 余gydF4y2Ba 南希XiaonangydF4y2Ba 博士学位gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba http://orcid.org/0000-0002-6371-2684gydF4y2Ba 太阳gydF4y2Ba 傅丙利gydF4y2Ba 妈gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba http://orcid.org/0000-0002-2854-1904gydF4y2Ba 李gydF4y2Ba 清gydF4y2Ba 博士学位gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba http://orcid.org/0000-0003-3370-471XgydF4y2Ba 朱gydF4y2Ba TingshaogydF4y2Ba 博士学位gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba
心理学研究所gydF4y2Ba 中国科学院gydF4y2Ba 临翠路16号gydF4y2Ba 北京,gydF4y2Ba 中国gydF4y2Ba 86 150 1096 5509gydF4y2Ba tszhu@psych.ac.cngydF4y2Ba
http://orcid.org/0000-0003-0020-3812gydF4y2Ba 心理学研究所gydF4y2Ba 中国科学院gydF4y2Ba 北京gydF4y2Ba 中国gydF4y2Ba 心理学系gydF4y2Ba 中国科学院大学gydF4y2Ba 北京gydF4y2Ba 中国gydF4y2Ba 社会与行为科学系gydF4y2Ba 香港城市大学gydF4y2Ba 香港gydF4y2Ba 中国(香港)gydF4y2Ba 计算机系gydF4y2Ba 香港理工大学gydF4y2Ba 香港gydF4y2Ba 中国(香港)gydF4y2Ba 通讯作者:Tingshao ZhugydF4y2Ba tszhu@psych.ac.cngydF4y2Ba 05gydF4y2Ba 2019gydF4y2Ba 08gydF4y2Ba 05gydF4y2Ba 2019gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba e11705gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba 2018gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 2018gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 2018gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 2019gydF4y2Ba ©刘星云，刘小倩，孙玖墨，于晓楠，孙炳丽，李青，朱廷绍。最初发表于2019年5月8日《医学互联网研究杂志》(//www.mybigtv.com)。gydF4y2Ba 2019gydF4y2Ba

这是一篇开放获取的文章，根据创作共用署名许可协议(https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/)发布，该协议允许在任何媒体上不受限制地使用、分发和复制，前提是要正确引用最初发表在《医学互联网研究杂志》上的原始作品。必须包括完整的书目信息，//www.mybigtv.com/上的原始出版物链接，以及版权和许可信息。gydF4y2Ba

 背景gydF4y2Ba

自杀是一个巨大的公共卫生挑战。中国每年有2亿人试图自杀。现有的自杀预防项目需要自杀者主动寻求帮助，但他们中的许多人寻求所需帮助的动机很低。我们建议积极和有针对性的自杀预防策略可以促使更多有自杀想法和行为的人寻求帮助。gydF4y2Ba

 客观的gydF4y2Ba

这项研究的目的是测试在线主动自杀预防(PSPO)的可行性和可接受性，这是一种基于社交媒体的新方法，将主动自杀倾向的识别与专门的危机管理结合起来。gydF4y2Ba

 方法gydF4y2Ba

我们首先在网上找到了一个微博群。专家分析了他们对遗书的评论，为自杀识别的机器学习模型提供了训练集。最佳表现模型被用来自动识别暗示自杀想法和行为的帖子。接下来，一条包含危机管理信息的微博直接消息被发送给那些被模型识别出有自杀风险的用户，其中包括自杀相关问题、抑郁、寻求帮助行为和可接受性测试等措施。对于那些回复邮件的人，训练有素的咨询师为他们提供了量身定制的危机管理。采用简体中文语言调查和字数统计方法，对患者咨询前后1个月的心理语言文本进行分析。gydF4y2Ba

 结果gydF4y2Ba

2017年4月共有27007条评论被分析。其中2786人(10.32%)被分类为有自杀念头和行为的迹象。该检测模型具有较高的检测精度(0.86)、查全率(.78)、f -测度(.86)和准确率(.88)。2017年7月3日至2018年7月3日，我们共向12486名社交媒体用户发送了24727条直接信息，5542人(44.39%)回复。超过三分之一被联系的用户完成了直接信息中包含的问卷调查。有效回答中，89.73%(1259/1403)报告有自杀念头，但超过一半(725/1403,51.67%)报告没有寻求过帮助。9项患者健康问卷(PHQ-9)平均得分为17.40 (SD 5.98)。超过三分之二的参与者(968/1403,69.00%)认为PSPO方法是可以接受的。此外，有2321名用户回复了这条直接信息。对比咨询前后1个月微博中死亡导向词的使用频率，我们发现死亡导向词的使用频率显著下降，未来导向词的使用频率显著增加。gydF4y2Ba

 结论gydF4y2Ba

PSPO模型适用于确定有自杀风险的人群。当后续采用积极的危机管理时，它可能是对现有预防项目的有益补充，因为它有可能增加有自杀想法和行为但寻求帮助动机低的人获得反自杀信息的可能性。gydF4y2Ba

 自杀的识别gydF4y2Ba 危机管理gydF4y2Ba 机器学习gydF4y2Ba 微博直消息gydF4y2Ba 社交网络gydF4y2Ba 中国的年轻人gydF4y2Ba 简介gydF4y2Ba

全球每年大约有100万人死于自杀。自杀除了对公共卫生构成巨大挑战外，还会造成重大经济损失，加剧劳动力短缺。据估计，到2020年，每年约有153万人死于自杀，而企图自杀的人数将增加10至20倍[gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba］．自杀是15至29岁青年死亡的主要原因[gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba］．在中国，每年有2亿人试图自杀，其中三分之二的人年龄在15岁至34岁之间[gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba］．因此，预防自杀至关重要，尤其是对年轻人而言。gydF4y2Ba

目前全球实施的预防自杀方法包括学校筛查、初级保健提供者筛查和看门人培训，所有这些方法都是针对普通人群的，涉及被动等待需要帮助的人[gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba］．然而，许多研究发现，由于大多数有自杀想法和自杀行为的人往往不参与上述活动，寻求帮助的动机较低，现有的方法对预防自杀的效果相当弱[gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba］．例如，在中国等低收入国家，只有17%的自杀者得到了及时的治疗[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba］．不寻求帮助的主要原因包括缺乏对服务的需要、高度自力更生、污名化，以及时间和成本等结构性因素[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba］．然而，风险个体的主观判断可能并不好，高度的自我依赖倾向可能导致青少年出现严重的抑郁症状和自杀意念[gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba］．被动自杀方法需要自杀患者主动寻求帮助[gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba]，例如哥伦比亚大学的自杀筛查项目，有自杀倾向的学生在学校填写调查问卷以获得帮助[gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba］．相比之下，主动预防自杀的方法，即程序本身主动识别自杀者并邀请他们使用特定服务，可能会增加隐藏人群使用服务的可能性[gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

与大多数发展中国家一样，中国的精神卫生保健处于发展的早期阶段[gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba］．此外，由于中国人口众多，资源分布不均，很难在全国范围内实施基于学校的筛查或维持初级保健提供者筛查[gydF4y2Ba 13gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba］．守门人培训仍处于早期阶段[gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba]，因此迫切需要新的自杀预防方法。gydF4y2Ba

互联网已经成为许多人生活中不可缺少的一部分。因此，研究人员已经开始使用人们自己生成的在线信息来识别自杀的想法和行为。gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba或机器学习分析[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba］．然而，识别自杀的想法和行为只是预防自杀的第一步。尽管互联网已被用来管理有自杀倾向的危机[gydF4y2Ba 18gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba]，需要更多的努力来防止自杀。之前的研究只是将互联网作为一个平台，这意味着它们与传统的预防方法存在同样的缺点。gydF4y2Ba

中国有一半的人口使用互联网。大约五分之二(40.9%)的中国网民使用新浪微博，即中国版的Twitter [gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba］．微博用户(微博用户)可以公开发布微博，类似于Twitter。他们还可以向其他用户发送直接消息，只有发送方和接收方可以看到这些消息。微博用户可以关注其他用户，并回复、评论、转发或点赞其他人的帖子。新浪微博每天平均产生1.39亿条新帖子，其中大部分(82%)微博博主年龄在30岁以下。gydF4y2Ba 21gydF4y2Ba］．这些现象为防止中国年轻人自杀提供了机会，因为现有的研究结果表明，年轻人觉得他们可以在社交网络上自由地讨论与自杀相关的话题[gydF4y2Ba 22gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba］．面临的挑战是，自杀帖子的比例极低，几乎不可能人工识别，这就是为什么研究人员呼吁更多的努力建立自动或半自动自杀意念探测器，以方便向有自杀风险的人提供及时的帮助和支持[gydF4y2Ba 24gydF4y2Ba］．自杀者首先需要被识别，在机器学习模型的帮助下，自杀的识别和预防可以进行。gydF4y2Ba

据我们所知，此前还没有研究通过社交媒体主动识别自杀个体和专门的危机管理相结合。此外，越来越多的研究表明(1)网络自杀预防方法的不足[gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba]，(2)专业机构传播的单向单一的预防自杀信息不足，专业人员与自杀风险人群之间需要更多的对话沟通[gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba]，(3)从人类语言中可以检测到自杀状态[gydF4y2Ba 27gydF4y2Ba]，以及(4)将机器学习算法应用于自杀识别可以实现很大的改进(例如提高回忆)[gydF4y2Ba 17gydF4y2Ba］．因为语言是一种显性的行为，表明了人的心理状态，有自杀意念的人比没有自杀意念的人更容易谈论自杀[gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba］．最近，研究人员开始使用在线纵向数据来评估接受心理社会支持服务后的某些改善[gydF4y2Ba 29gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba］．例如，研究发现，在网上使用更多将来时词汇的人从网络社会支持中获益更多。gydF4y2Ba 31gydF4y2Ba］．先前的研究表明，更高的未来取向与更少的自杀意念有关[gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 33gydF4y2Ba］．在我们看来，死亡导向语言的减少和未来导向语言的增加可能是自杀风险降低的指标。gydF4y2Ba

评估主动自杀预防在线(PSPO)的研究协议。gydF4y2Ba

我们提出了一种新的基于互联网的方法，主动自杀在线预防(PSPO)，用于识别和预防自杀的想法和行为gydF4y2Ba 图1gydF4y2Ba)．我们确定了一个在线的微博群，并手动注释了他们在遗书上的评论，以训练机器学习模型。接下来，该模型被用来自动识别暗示自杀想法和行为的帖子。我们积极为有风险的微博用户提供情感和信息支持等形式的危机管理。最后，我们以他们帖子中的语言变化作为标准来评估PSPO方法的有效性。基于以上总结的研究空白，我们旨在评估(1)PSPO在识别有自杀想法和行为的高危社交媒体用户方面的表现，(2)主动为有自杀想法和行为的社交媒体用户提供帮助的可接受性，(3)与传统自杀预防方法相比，PSPO在促使有自杀想法和行为的社交媒体用户寻求帮助方面的改进。(4) PSPO对有自杀倾向的社交媒体用户的语言使用变化(即减少死亡导向型词汇和增加未来导向型词汇)的有效性。gydF4y2Ba

 方法gydF4y2Ba 数据收集gydF4y2Ba 识别高危人群gydF4y2Ba

2012年3月17日，微博博主邹帆因抑郁症自杀身亡，此事在网上引起了广泛关注。自从她去世后，她的博客就成了自杀者分享自己感受和想法的“秘密花园”。截至2018年7月24日，她的网上遗书已经有130多万条评论，其中很多都包含自杀信息。这个微博群由有自杀念头的人和没有自杀念头的人组成。我们分析了邹凡网上遗书的留言。使用新浪官方微博应用程序编程界面获取2017年4月1日至28日发布的评论，并手工标注为训练集。从2017年7月3日到2018年7月3日发布的评论，由开发的机器学习模型获取并自动识别。关于用于构建机器学习模型(例如，帖子中自杀想法和行为的编码系统，机器学习模型的特征选择)的进一步细节在数据分析中提供。gydF4y2Ba

 提供危机管理gydF4y2Ba

所有被机器学习模型识别为表达自杀想法和行为的微博博主都被邀请通过直接消息加入研究。没有排除标准，因为我们的目标是向尽可能多的有自杀倾向的社交媒体用户提供帮助和支持。gydF4y2Ba

在我们之前的研究中设计的直接信息[gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba]，包括(1)项目简介;(2)自杀念头与行为、抑郁症状、求助行为的评估方案url;(3)情感支持(同理心、定期锻炼和健康饮食等建议、鼓励);(4)信息支持(本研究的URL，以及转诊到医院和热线服务);以及(5)通过直接信息联系咨询师进行一对一咨询的细节gydF4y2Ba 多媒体附件1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

如果用户回复了直接消息，咨询师就会针对用户的具体问题提供支持。12名有处理自杀个案经验的注册顾问(2男10女，平均年龄23.08岁[标准差1.08])接受培训，以直接通讯方式提供辅导服务。gydF4y2Ba

 直接讯息评估协议gydF4y2Ba

自杀的想法和行为通过两项测试进行了测试，这些测试都是根据以前的研究选择的[gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba]及九项病人健康问卷(PHQ-9) [gydF4y2Ba 36gydF4y2Ba］．这两项是“你有计划自杀吗?”和“你曾试图自杀吗?”参与者的回答是二选一(是/否)，如果对第一个问题的回答是肯定的，他们被要求表明他们的计划是具体的还是模糊的。PHQ-9上的一个例子是“对做事没有兴趣或乐趣”。参与者在过去2周内对9种症状的出现频率进行李克特4分制评分(0 =完全没有，3 =几乎每天都出现)，PHQ-9总分从0到27分不等，得分越高表示抑郁症状越严重。中文版本已被证明具有良好的心理测量特性[gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba]，本研究的内部一致性为.84。gydF4y2Ba

求助行为由两个项目评估[gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba:“你以前接受过什么心理治疗?”和“当你有自杀的想法时，你寻求过帮助吗?”，如果其中任何一个问题的答案是肯定的，前者的帮助的有效性将按照李克特7分制进行评分(1 =完全不同意，7 =完全同意)。如果参与者对这个问题的评分为3分或更低，我们就会记录下前一个帮助是没有用的。gydF4y2Ba

可接受性是用一个项目来衡量的(“你觉得这种积极的帮助有多可接受?”)，并采用李克特7分制进行评分(1 =完全不同意，7 =完全同意)。我们认为4分或更高的评分表明该程序是可接受的。gydF4y2Ba

 一对一的辅导gydF4y2Ba

辅导员培训以解决问题疗法为基础[gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba)，首先确定一个人的问题，然后通过设定目标和比较每个可行解决方案的优缺点，帮助他们确定具体问题的可行解决方案。然后制定一个具体可行的计划，以帮助客户克服他们所面临的问题。危机管理顾问的目标是说服有自杀倾向的微博博主寻求专业服务，并为他们提供适当的转诊。微博用户与辅导员之间的互动也取决于微博用户的需求。培训持续了3个小时，包括理论讲解和将问题解决疗法应用于这种在线情况的实践。除了每月接受精神病医生和高级咨询师的监督外，我们还成立了一个在线聊天群，咨询师可以随时讨论他们在咨询中遇到的问题。gydF4y2Ba

由于本研究使用的数据都是公开的，传统的知情同意是不合适的。在识别部分，我们采取措施对数据分析中的数据进行匿名化，以尽量减少个人信息的无意泄露或可能泄露个人在线身份线索的信息。在研究的危机管理部分，参与者在同意参加项目时自愿给予知情同意。该项目获得了中国科学院心理研究所制度审查委员会的伦理批准，伦理批准文号为H16003。gydF4y2Ba

 数据分析gydF4y2Ba 建立自杀识别的机器学习模型gydF4y2Ba

监督学习的第一步是获得一个训练集。为了实现机器学习模型的良好性能，本研究决定不使用人群外包[gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba］．相反，5名具有自杀分析专业知识的心理学研究生对微博博主的评论进行了注释。注释过程与我们先前研究中使用的过程相同[gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba］．表达自杀愿望或写关于自杀的文章被编码为自杀意念。因为自杀计划被定义为与自杀相关的沟通，以考虑到其人际关系的性质，这通常是表达在口头上，关于一个人如何从想法推进到行动[gydF4y2Ba 40gydF4y2Ba，在考虑到社交媒体对话的性质后，我们将自杀计划操作为涉及死亡行为的讨论(例如，死亡工具箱、死亡地点和时间、立遗嘱)。在前两周内有自杀意念或在未来一到两周内有可能实施自杀计划的自杀未遂行为被定义为自杀未遂。职位排名如下:0 =无自杀风险;1 =有自杀意念但未制定详细计划的风险;2 =自杀计划不需要紧急援助的风险;3 =需要紧急援助的自杀企图的显著风险。gydF4y2Ba

有自杀想法和行为的评论被标记为积极训练样本，10,000条没有自杀想法和行为的帖子被随机选择为消极训练样本。提高机器学习模型性能的另一个策略是基于理论的特征选择。计算机科学领域的研究人员倾向于通过随机使用语言分析(如n-grams和情感分析)来选择预测特征，而没有理论或经验基础[gydF4y2Ba 41gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 42gydF4y2Ba］．在本研究中，我们结合了来自社交媒体数据、领域知识和理论指导的数据驱动特征(n-grams) [gydF4y2Ba 43gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba来选择功能。以知识为本的一般自杀相关词汇[gydF4y2Ba 45gydF4y2Ba，它是由一个领域专家小组手工开发的。理论驱动的特征包括性格和抑郁，这是最常被引用的与自杀相关的因素[gydF4y2Ba 46gydF4y2Ba-gydF4y2Ba 48gydF4y2Ba］．恐惧、社交抑制、害羞、悲观、不成熟和缺乏内部组织等个人特征与精神病性自杀企图有关[gydF4y2Ba 43gydF4y2Ba］．此外，从社交媒体数据预测性格和抑郁方面也取得了重大进展[gydF4y2Ba 43gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 44gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 49gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 50gydF4y2Ba，抑郁也被用来预测自杀行为[gydF4y2Ba 51gydF4y2Ba］．因此，将人格特征和抑郁的预测特征纳入自杀意念检测模型在理论上和技术上都是可行的。据我们所知，此前没有研究使用机器学习模型中包含的词汇和预测特征(包括性格特征和抑郁)。gydF4y2Ba

建立自杀想法和行为二元分类检测模型，判断评论是否提示自杀想法和行为。我们使用支持向量机(SVM)、决策树、随机森林和具有10倍交叉验证的逻辑回归算法来训练检测模型，因为这些机器学习算法是预测心理特征和情绪以及检测自杀意念最广泛使用的方法[gydF4y2Ba 45gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 52gydF4y2Ba］．检测模型的性能通过使用四个指标进行评估:精度、召回率、f -测度和精度[gydF4y2Ba 53gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

 用语言频率变化作为危机管理的效能指标gydF4y2Ba

由于在线调查完成时回复率较低，我们无法收集phq -9后1个月的数据。我们使用语言频率变化作为危机管理的有效性指标。采用简体中文语言调查与字数统计(SCLIWC)，研究微博博主在项目开始前1个月至项目结束后1个月的语言变化。SCLIWC是文本分析程序LIWC的修订版，旨在在微博上以简体中文表现良好[gydF4y2Ba 54gydF4y2Ba］．它由7个大类和64个小类组成。死亡导向词和未来导向词是其中的两个子类别，每个参与者的帖子都被解析为这两个子类别。类别得分是根据类别内的单词与帖子中所有单词的比例计算的。此外，我们使用2个子类别的变化趋势作为项目有效性的衡量标准。gydF4y2Ba

 结果gydF4y2Ba 自杀识别的机器学习模型gydF4y2Ba

2017年4月1日至28日，每周进行四次人工注释。在27,007条评论中，10.32%(2786/27,007)被认为有自杀的想法和行为。其中81.44%(2269/2786)、13.75%(383/2786)和4.81%(134/2786)的信息编码分别为自杀意念、自杀计划和自杀未遂(gydF4y2Ba 表1gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

表2gydF4y2Ba给出了由所选分类算法建立的完整特征集和两个基线特征集的检测模型性能的均值和标准差。最佳的整体模型是支持向量机模型。我们比较了支持向量机模型的性能，这些模型是使用Tukey诚实显著差异事后检验与每个特征集构建的。集合C的模型精度低于集合A (gydF4y2Ba tgydF4y2Ba= -6.32,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<措施)。然而，此次召回(gydF4y2Ba tgydF4y2Ba= 12.07,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<.001)， F-measure (gydF4y2Ba tgydF4y2Ba= 5.48,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<.001)和准确性(gydF4y2Ba tgydF4y2Ba= 3.32,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.004)的模型在集合C中均显著高于集合a。比较使用特征集C和B的支持向量机模型的性能，尽管使用集合C的支持向量机模型的精度也较低(gydF4y2Ba tgydF4y2Ba= -5.80,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<.001)时，使用集合C的模型的召回率和f -测度显著较高(gydF4y2Ba tgydF4y2Ba= 12.23,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<。001年和gydF4y2Ba tgydF4y2Ba= 3.87,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=。，分别为001)，而两者的精度相当(gydF4y2Ba tgydF4y2Ba= 1.34,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= .20)。gydF4y2Ba

在2017年7月3日至2018年7月3日期间发表的387823条评论中，有24727条(6.38%)被机器学习模型识别为具有自杀想法和行为的迹象。gydF4y2Ba

手动识别2017年4月发布的自杀评论。gydF4y2Ba

日期gydF4y2Ba 评论(n)gydF4y2Ba 自杀的评论gydF4y2Ba
自杀念头和行为，n (%)gydF4y2Ba 自杀意念，n (%)gydF4y2Ba 自杀计划，n (%)gydF4y2Ba 自杀企图，n (%)gydF4y2Ba
4/01-4/07gydF4y2Ba 6975gydF4y2Ba 849 (12.17)gydF4y2Ba 702 (82.69)gydF4y2Ba 107 (12.60)gydF4y2Ba 40 (4.71)gydF4y2Ba
4/08-4/14gydF4y2Ba 6201gydF4y2Ba 682 (11.00)gydF4y2Ba 561 (82.26)gydF4y2Ba 90 (13.20)gydF4y2Ba 31 (4.55)gydF4y2Ba
4/15-4/21gydF4y2Ba 6467gydF4y2Ba 563 (8.71)gydF4y2Ba 457 (81.17)gydF4y2Ba 82 (14.56)gydF4y2Ba 24 (4.26)gydF4y2Ba
4/22-4/28gydF4y2Ba 7364gydF4y2Ba 692 (9.40)gydF4y2Ba 549 (79.33)gydF4y2Ba 104 (15.03)gydF4y2Ba 39 (5.64)gydF4y2Ba
总计gydF4y2Ba 27007年gydF4y2Ba 2786 (10.32)gydF4y2Ba 2269 (81.44)gydF4y2Ba 383 (13.75)gydF4y2Ba 134 (4.81)gydF4y2Ba

机器学习模型的性能。gydF4y2Ba

模型性能和特性集gydF4y2Ba 支持向量机gydF4y2Ba一个gydF4y2Ba，平均值(SD)gydF4y2Ba DTgydF4y2BabgydF4y2Ba，平均值(SD)gydF4y2Ba 射频gydF4y2BacgydF4y2Ba，平均值(SD)gydF4y2Ba LRgydF4y2BadgydF4y2Ba，平均值(SD)gydF4y2Ba
精度gydF4y2Ba
一个gydF4y2BaegydF4y2Ba 多多(幅)gydF4y2Ba 点(02)gydF4y2Ba .87点(幅)gydF4y2Ba .87点(幅)gydF4y2Ba
BgydF4y2BafgydF4y2Ba 多多(幅)gydF4y2Ba .76(幅)gydF4y2Ba .85(幅)gydF4y2Ba .87点(幅)gydF4y2Ba
CgydF4y2BaggydF4y2Ba .85(幅)gydF4y2Ba .76(幅)gydF4y2Ba .85(幅)gydF4y2Ba 多多(幅)gydF4y2Ba
回忆gydF4y2Ba
一个gydF4y2Ba 尾数就(02)gydF4y2Ba .68点(0。)gydF4y2Ba 综合成绩(02)gydF4y2Ba .79 (02)gydF4y2Ba
BgydF4y2Ba .80(幅)gydF4y2Ba 综合成绩(幅)gydF4y2Ba .74点(幅)gydF4y2Ba .79(幅)gydF4y2Ba
CgydF4y2Ba .85(幅)gydF4y2Ba 综合成绩(幅)gydF4y2Ba 收(幅)gydF4y2Ba .80(幅)gydF4y2Ba
F-measuregydF4y2Ba
一个gydF4y2Ba 点(幅)gydF4y2Ba .74点(03)gydF4y2Ba .80(幅)gydF4y2Ba 点(幅)gydF4y2Ba
BgydF4y2Ba 点(幅)gydF4y2Ba .76(幅)gydF4y2Ba .79(幅)gydF4y2Ba 点(幅)gydF4y2Ba
CgydF4y2Ba .85(幅)gydF4y2Ba .76(幅)gydF4y2Ba 尾数就(幅)gydF4y2Ba 点(幅)gydF4y2Ba
精度gydF4y2Ba
一个gydF4y2Ba .85(幅)gydF4y2Ba .79 (02)gydF4y2Ba 点(幅)gydF4y2Ba .85(幅)gydF4y2Ba
BgydF4y2Ba .86(幅)gydF4y2Ba 尾数就(幅)gydF4y2Ba .82(幅)gydF4y2Ba .85(幅)gydF4y2Ba
CgydF4y2Ba .86(幅)gydF4y2Ba 尾数就(幅)gydF4y2Ba .82(幅)gydF4y2Ba .86(幅)gydF4y2Ba

一个gydF4y2Ba支持向量机:支持向量机。gydF4y2Ba

bgydF4y2BaDT:决策树。gydF4y2Ba

cgydF4y2Ba随机森林。gydF4y2Ba

dgydF4y2BaLR:逻辑回归。gydF4y2Ba

egydF4y2Ba答:n-gram特征。gydF4y2Ba

fgydF4y2BaB: n-gram特征+领域知识特征。gydF4y2Ba

ggydF4y2BaC: n-gram特征+领域知识特征+理论驱动特征。gydF4y2Ba

 危机管理gydF4y2Ba

我们向12486位微博博主(一些微博博主有多条评论)发送了直接信息，这些人被机器学习模型识别为在24727条评论中表达了自杀的想法和行为。共有34.58%(4318/24,727)的个体完成了评估方案，有效样本1403个(平均年龄21.66 [SD 3.26]岁)。女性明显多于男性(χgydF4y2Ba2gydF4y2Ba1gydF4y2Ba= 647.33,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba<.001)，而且大多数参与者是学生或有工作的、单身的、大学毕业的(见gydF4y2Ba 表3gydF4y2Ba)．gydF4y2Ba

在自杀风险方面，大多数受访者(1259/1403,89.73%)认为他们死了或以某种方式伤害自己会更好。其中近一半(699/1403,49.82%)有自杀计划，6.34%(89/1403)表示有具体的自杀计划，43.48%(610/1403)表示有模糊的自杀计划。在1403名参与者中，545人(38.85%)之前曾试图自杀。PHQ-9的平均得分为17.40 (SD为5.98)，代表中度抑郁症状。三分之二的参与者(924/1403,65.86%)从未接受过任何形式的心理治疗。略超过一半(725/1403,51.67%)没有向任何人寻求帮助，12.19%(171/1403)曾向专业人士(如精神科医生、治疗师或全科医生)寻求帮助，36.14%(507/1403)曾向周围的人(如家人和朋友)寻求帮助。在曾寻求过帮助的受访者中，48.33%(678/1403)认为前者的帮助效果为2.60 (SD 1.43)， 77.00%(522/678)认为前者的帮助对自己毫无用处。gydF4y2Ba

在李克特7分制量表中，近70%(968/ 1403,69.00%)的参与者认为通过使用直接信息传递的主动帮助是可以接受的(4分制或以上)。所有参与者的平均得分为4.35 (SD为1.81)。gydF4y2Ba

2017年7月3日至2018年7月3日期间，微博用户登录研究网站查看预防信息1.23万次。共有2321名用户至少回复了一次直接邮件。gydF4y2Ba 图2gydF4y2Ba显示了从2017年7月3日到2018年7月3日，每月与辅导员互动的微博用户总数。平均每个月有234.08人(SD 88.70人)与我们的咨询师进行互动。gydF4y2Ba 表4gydF4y2Ba展示了微博用户与咨询师之间的互动，包括微博回复数和互动天数。约90%(2043/ 2321,90.12%)的微博用户回复不到10次。近97%(2246/2321,96.77%)的微博用户与辅导员互动时间小于5天。共有1097名用户完成了评估方案和咨询。在我们联系的12486位微博博主中，5542位(44.39%)通过完成评估协议或与咨询师互动对我们的直接信息进行了回应。早期研究发现，在所有大学生中，寻求专业人士帮助的大学生比例为5.1%，有心理健康问题的大学生为14.4%，无心理健康问题的大学生为4.5% [gydF4y2Ba 55gydF4y2Ba］．与使用的传统方法相比，我们能够通过机器学习模型提示更多发布过自杀内容的人，为他们的痛苦或自杀想法寻求帮助。gydF4y2Ba

参与者的人口统计学特征。gydF4y2Ba

特征gydF4y2Ba 值，n (%)gydF4y2Ba
性别gydF4y2Ba
男性gydF4y2Ba 225 (16.04)gydF4y2Ba
女gydF4y2Ba 1178 (83.96)gydF4y2Ba
教育水平gydF4y2Ba
初中及以下学历gydF4y2Ba 82 (5.84)gydF4y2Ba
高中gydF4y2Ba 272 (19.39)gydF4y2Ba
大学gydF4y2Ba 1006 (71.71)gydF4y2Ba
本科或以上学历gydF4y2Ba 43 (3.06)gydF4y2Ba
就业状况gydF4y2Ba
使用gydF4y2Ba 472 (33.64)gydF4y2Ba
失业gydF4y2Ba 229 (16.32)gydF4y2Ba
学生gydF4y2Ba 603 (42.98)gydF4y2Ba
婚姻状况gydF4y2Ba
单身或离婚gydF4y2Ba 1342 (95.65)gydF4y2Ba
结婚了gydF4y2Ba 61 (4.35)gydF4y2Ba

2017年7月3日- 2018年7月3日与辅导员互动的微博用户数。gydF4y2Ba

微博用户与咨询师之间的互动。gydF4y2Ba

的相互作用gydF4y2Ba 值，n (%)gydF4y2Ba
微博回复数gydF4y2Ba
≤10gydF4y2Ba 2043 (90.12)gydF4y2Ba
11-30gydF4y2Ba 118 (5.21)gydF4y2Ba
31-50gydF4y2Ba 46 (2.03)gydF4y2Ba
51 - 100gydF4y2Ba 60 (2.65)gydF4y2Ba
＞100gydF4y2Ba 54 (2.38)gydF4y2Ba
与咨询师交流的日子gydF4y2Ba
≤5gydF4y2Ba 2246 (96.77)gydF4y2Ba
6 - 10gydF4y2Ba 48 (2.07)gydF4y2Ba
> 10gydF4y2Ba 27日(1.16)gydF4y2Ba

编程前后语言使用频率的变化。gydF4y2Ba

类别gydF4y2Ba 例子gydF4y2Ba 预编程，% (SD)gydF4y2Ba 项目后，% (SD)gydF4y2Ba tgydF4y2Ba价值gydF4y2Ba PgydF4y2Ba价值gydF4y2Ba
Death-oriented的话gydF4y2Ba / /将自杀gydF4y2Ba 0.37 (0.01)gydF4y2Ba 0.31 (0.01)gydF4y2Ba 2.21gydF4y2Ba 03gydF4y2Ba
面向未来的单词gydF4y2Ba 后/不久的未来gydF4y2Ba 0.34 (0.01)gydF4y2Ba 0.34 (0.01)gydF4y2Ba -2.29gydF4y2Ba 02gydF4y2Ba

最后，我们使用SCLIWC检测回复了直接消息的2321名社交媒体用户的语言变化。通过追踪这些微博用户的账号，我们比较了他们接受咨询师服务前后一个月的微博内容。删除一个月内未完成与咨询师互动的用户后，微博用户总数为2031人。如gydF4y2Ba 表5gydF4y2Ba，死亡词出现的频率显著下降(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba=.03)，未来指向词的使用频率显著增加(gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= .02点)。在项目前一个月，单个用户发布的帖子数量从1到1013个不等。平均值为30.59 (SD为84.36)。在项目结束后的一个月，单个用户发布的帖子数量从1到1279，平均值为27.41 (SD为74.04)。配对样本gydF4y2Ba tgydF4y2Ba测试结果显示，单个用户在应用程序前后发布的帖子总数差异并不显著(gydF4y2Ba tgydF4y2Ba= 1.92,gydF4y2Ba PgydF4y2Ba= 0。06)。gydF4y2Ba

 讨论gydF4y2Ba 主要研究结果gydF4y2Ba

在我们的研究中，我们首先识别了一个自杀的微博博主的新浪微博账号周围形成的微博群，这是一种有效的识别高危人群的方法。然后，我们主动推送直接信息，邀请所有被机器学习模型识别为有自杀想法和行为的微博博主参与我们的研究。我们的研究结果提供了一些初步的证据，表明自动识别自杀想法和行为以及积极的自杀预防是可以接受的和有帮助的。gydF4y2Ba

对于自杀意念的侦测，回忆可以说比精确度更重要。机器学习模型的结果表明，在一般情况下，结合理论相关特征和基于领域知识的特征可以提高检测自杀意念模型的查全率、f -度量和准确性。最佳结果分别是0.88,0.85,0.85和0.86的精度，召回，f -度量和准确性，这证明了模型在识别自杀帖子的实用性。除了多资源和基于理论的特征选择[gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 41gydF4y2Ba]能够确保包含相关特征并排除冗余特征，我们的结果在识别含有自杀内容的帖子方面优于早期的自杀机器学习模型[gydF4y2Ba 52gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 56gydF4y2Ba主要是因为我们不依赖众包[gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba，而是选择了专门研究自杀的研究生注释者。此外，数据集的大小几乎是早期类似研究中使用的数据的两倍[gydF4y2Ba 56gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 57gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在这项研究中，大多数完成问卷的人都是拥有大学学位的单身女性(在职或在校学生)。这与之前的一项研究一致，该研究表明，与男性相比，女性更有可能向卫生专业人员谈论自杀想法并使用卫生服务[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba］．那些受过高等教育和从未结婚的人接受心理健康治疗的几率也明显更高[gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

在2017年7月3日至2018年7月3日期间，6.38%的评论被确认表达了自杀的想法和行为。1403名有自杀倾向的参与者的自我报告证明了机器学习模型的实用性。调查自述结果显示，自杀意念、自杀计划和过去自杀企图的比例分别为89.73%、49.82%和38.85%。这远远高于一项荟萃分析研究的结果，该研究显示，在中国普通人群中，自杀意念和过去自杀企图的比例分别为3.9%和0.8% [gydF4y2Ba 58gydF4y2Ba］．此外，6.34%的参与者自我报告了特定的自杀计划。他们的PHQ-9平均得分为17.40 (SD值为5.98)，提示有中度重度抑郁症状。如果能够尽早发现自杀意念，那么就可以防止高危人群病情恶化到制定具体自杀计划的地步[gydF4y2Ba 59gydF4y2Ba］．PSPO只为有需要的人提供及时的危机管理，而不会打扰其他人。gydF4y2Ba

尽管自杀意念率很高，但65.86%完成问卷的参与者从未接受过任何形式的心理治疗。此外，51.67%的人没有就自杀问题向任何人寻求帮助。这与早期的研究一致[gydF4y2Ba 60gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 61gydF4y2Ba这可能解释了为什么69.00%的参与者接受了我们的pspo -它为那些曾经因自杀想法和行为而难以寻求帮助的人提供了一种新的求助方式。PSPO被接受的另一个可能的原因是它的匿名性。gydF4y2Ba

本研究为PSPO的疗效提供了一些初步证据。消除自杀念头可能是一个漫长的过程，但自杀危机管理可以作为高危人群的“情感心肺复苏”。我们向12486名不同的社交媒体用户发送了24727条直接信息，其中5542人(44.39%)做出了回应。其中，4318人完成了评估协议，2321人回复了直接信息。平均每月有234.08人(SD 88.70人)与辅导员互动，约90%的微博用户回复不到10次，近97%的微博用户与辅导员互动时间不到5天。这些结果表明，与传统的被动方法相比，PSPO可能在很大程度上扩大了那些以前从未寻求过帮助的人的自杀预防潜力。此外，我们网站上的预防信息被浏览了1.23万次。最后，在与咨询师互动后，有自杀念头的微博博主似乎显著改变了他们在社交媒体上使用的语言。特别是，在接受危机管理一个月后，与接受危机管理一个月前相比，死亡相关词汇的出现频率明显减少。一个可能的原因可能是，微博博主感受到了咨询师的关心、社会支持和同理心。 Another possible reason is that these users started to seek help after the consultation. At the same time, the frequency of future-oriented words increased significantly, although it was a slight change. This may be due to the relatively small number of future words in the overall vocabulary used. Nevertheless, it may also signal that the users had less suicide ideation and became more willing to accept support than before.

 局限性和未来的工作gydF4y2Ba

在本研究中，我们只关注了一个微博群。未来的研究需要确定我们的机器学习模型是否可以应用到其他类似的自杀群体和其他社交媒体平台，如学校公告板，在线自杀群体，或在线自杀想法和行为自助群体。由于我们的自杀想法和行为检测模型还处于发展的早期阶段，所以我们只建立了一个二元分类模型，并且主要关注于寻找自杀候选对象进行初级危机管理。未来可以采用和调整多类分类，为不同的社交媒体用户定制自杀预防。此外，为了检测自杀意念，我们主要关注从帖子中提取的文本特征，尽管社交媒体上的其他行为，如与其他用户的互动和发帖频率和次数，也可能是有效的预测因素。研究这些潜在因素可能为构建基于社交媒体的更有效的自杀意念检测模型提供额外的见解和指导。gydF4y2Ba

略多于三分之一(34.58%)的用户完成了直接信息中提供的问卷。考虑到课题的敏感性，回应率相对较低是可以理解的，尽管它高于早期研究发现的回应率(接近10%)[gydF4y2Ba 62gydF4y2Ba］．在未来的研究中，我们计划调查那些参与项目的人和那些没有获得更多第一手数据的人之间的差异，以发展更深入的了解他们的心理和行为。我们的目标是让更多的人力资源参与到拯救生命的工作中来，从而提高自杀的预防率。gydF4y2Ba

我们只向有自杀念头和自杀行为的微博用户提供最基本的危机管理信息。需要更多标准化和系统的紧急干预方案、心理健康资源和专业转诊，以确保在未来的研究中合理保留。虽然PSPO提供了一个纵向研究的机会，但各种基于网络的自杀预防和干预方法(包括PSPO)的有效性应加以检验，因为在自杀干预中，跟进是至关重要的[gydF4y2Ba 63gydF4y2Ba］．因此，我们将尽力为被识别的用户提供后续措施和行动。gydF4y2Ba

最后，由于这是一个初步的研究，我们主要用未来导向词频的变化来证明PSPO的有效性。我们的有效性证据应该谨慎解读，因为未来导向词与自杀风险降低之间的关系还需要进一步验证。未来的研究应该考虑使用自杀想法和行为减少的直接指标来证明这种改善。此外，有一种可能的结果反映了回归均值。在研究设计阶段(例如，使用随机对照试验，在不同时间点对实际行为而不仅仅是意图或态度进行多次试验)和分析阶段(例如，使用协方差分析)有一些策略是可取的，以减少回归均值[gydF4y2Ba 64gydF4y2Ba，gydF4y2Ba 65gydF4y2Ba］．gydF4y2Ba

 结论gydF4y2Ba

本文将PSPO作为一种主动的自杀预防方法，用于识别和预防社交媒体用户(尤其是年轻人)的自杀事件。结果表明，PSPO在识别自杀风险人群和提供有效的危机管理方面是可行的，高危人群的识别是自动和及时的。危机管理也具有前瞻性、可接受性和低成本的特点。我们的研究可能是对现有预防方案的有益补充，自杀危机管理可能提高公众对自杀风险相关求助的意识，从而改善人群的福祉。这种方法可以缓解人口众多而心理服务薄弱的问题，并有助于改善中国等发展中大国不完善的自杀预防系统。gydF4y2Ba

 多媒体附件1gydF4y2Ba

直接发送给有自杀想法和行为的用户。gydF4y2Ba

 缩写gydF4y2Ba DTgydF4y2Ba

决策树gydF4y2Ba

 PSPOgydF4y2Ba

网上主动预防自杀gydF4y2Ba

 SCLIWCgydF4y2Ba

简体汉语语言查询与字数统计gydF4y2Ba

 phq - 9gydF4y2Ba

9项患者健康问卷gydF4y2Ba

 射频gydF4y2Ba

随机森林gydF4y2Ba

 支持向量机gydF4y2Ba

支持向量机gydF4y2Ba

感谢国家基础研究规划项目(2014CB744600)、中国社会科学基金(Y8JJ183010)、国家社会科学基金(16AZD058)和香港特别行政区研究资助局(协同研究基金，项目编号:C1031-18G)的大力支持。发起人在研究设计中没有任何作用;数据的收集、分析和解释;在写报告时;或者决定将论文提交发表。gydF4y2Ba

没有宣布。gydF4y2Ba

 BertolotegydF4y2Ba JMgydF4y2Ba 她gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 自杀流行病学的全球视角gydF4y2Ba SuicidologigydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 10.5617 / suicidologi.2330gydF4y2Ba 世界卫生组织gydF4y2Ba 2019-04-22gydF4y2Ba 预防自杀:全球的当务之急gydF4y2Ba http://www.who.int/mental_health/suicide-prevention/world_report_2014/en/gydF4y2Ba 中华人民共和国卫生部统计信息中心gydF4y2Ba 2019-04-22gydF4y2Ba 中国卫生统计年鉴2013gydF4y2Ba http://www.nhfpc.gov.cn/htmlfiles/zwgkzt/ptjnj/year2013/index2013.htmlgydF4y2Ba 谢弗gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba SinyorgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba KurdyakgydF4y2Ba PgydF4y2Ba VigodgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba SareengydF4y2Ba JgydF4y2Ba 里斯gydF4y2Ba CgydF4y2Ba 绿色gydF4y2Ba DgydF4y2Ba 博尔顿gydF4y2Ba JgydF4y2Ba 罗兹gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba GrigoriadisgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba CairneygydF4y2Ba JgydF4y2Ba 张gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 基于人群的自杀死者医疗接触分析:确定更有针对性的自杀预防策略的机会gydF4y2Ba 世界精神病学gydF4y2Ba 2016gydF4y2Ba 06gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 135gydF4y2Ba 145gydF4y2Ba 10.1002 / wps.20321gydF4y2Ba 27265704gydF4y2Ba PMC4911782gydF4y2Ba FountoulakisgydF4y2Ba KNgydF4y2Ba GondagydF4y2Ba XgydF4y2Ba RihmergydF4y2Ba ZgydF4y2Ba 通过社区干预开展自杀预防项目gydF4y2Ba J影响不和gydF4y2Ba 2011gydF4y2Ba 04gydF4y2Ba 130gydF4y2Ba 1 - 2gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba 10.1016 / j.jad.2010.06.009gydF4y2Ba 20599277gydF4y2Ba s0165 - 0327 (10) 00422 - 2gydF4y2Ba BruffaertsgydF4y2Ba RgydF4y2Ba DemyttenaeregydF4y2Ba KgydF4y2Ba 黄gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 赵gydF4y2Ba WgydF4y2Ba 桑普森gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 凯斯勒gydF4y2Ba 钢筋混凝土gydF4y2Ba 阿隆索gydF4y2Ba JgydF4y2Ba 博尔赫斯gydF4y2Ba GgydF4y2Ba de GirolamogydF4y2Ba GgydF4y2Ba 格拉夫gydF4y2Ba RgydF4y2Ba FlorescugydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba GurejegydF4y2Ba OgydF4y2Ba 胡gydF4y2Ba CgydF4y2Ba 卡拉姆反对gydF4y2Ba 如gydF4y2Ba 川上gydF4y2Ba NgydF4y2Ba KostyuchenkogydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba Kovess-MasfetygydF4y2Ba VgydF4y2Ba 李gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 莱文森gydF4y2Ba DgydF4y2Ba MatschingergydF4y2Ba HgydF4y2Ba Posada-VillagydF4y2Ba JgydF4y2Ba SagargydF4y2Ba RgydF4y2Ba 斯科特gydF4y2Ba 公里gydF4y2Ba 斯坦gydF4y2Ba DJgydF4y2Ba TomovgydF4y2Ba TgydF4y2Ba VianagydF4y2Ba MCgydF4y2Ba 诺gydF4y2Ba 可gydF4y2Ba 世界各地自杀患者的治疗gydF4y2Ba Br精神病学gydF4y2Ba 2011gydF4y2Ba 07gydF4y2Ba 199gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 64gydF4y2Ba 70gydF4y2Ba 10.1192 / bjp.bp.110.084129gydF4y2Ba 21263012gydF4y2Ba bjp.bp.110.084129gydF4y2Ba PMC3167419gydF4y2Ba 力宏gydF4y2Ba 妈gydF4y2Ba 斯坦利gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 乔伊纳gydF4y2Ba JTgydF4y2Ba 评估因素和干预措施影响自杀个体的求助和心理健康服务利用:文献综述gydF4y2Ba 临床精神科RevgydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 08gydF4y2Ba 40gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba 10.1016 / j.cpr.2015.05.006gydF4y2Ba 26048165gydF4y2Ba s0272 - 7358 (15) 00076 - 8gydF4y2Ba 汉gydF4y2Ba JgydF4y2Ba BatterhamgydF4y2Ba PJgydF4y2Ba CaleargydF4y2Ba 艾尔gydF4y2Ba 兰德尔gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 影响自杀倾向专业求助的因素gydF4y2Ba 危机gydF4y2Ba 2018gydF4y2Ba 05gydF4y2Ba 39gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 175gydF4y2Ba 196gydF4y2Ba 10.1027 / 0227 - 5910 / a000485gydF4y2Ba 29052431gydF4y2Ba LaboulieregydF4y2Ba CDgydF4y2Ba KleinmangydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 古尔德gydF4y2Ba 女士gydF4y2Ba 当自力更生不安全时:自杀青少年寻求帮助减少与随后的心理健康症状之间的联系gydF4y2Ba 国际环境保留区公共卫生gydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 04gydF4y2Ba 01gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba 3741gydF4y2Ba 3755gydF4y2Ba 10.3390 / ijerph120403741gydF4y2Ba 25837350gydF4y2Ba ijerph120403741gydF4y2Ba PMC4410213gydF4y2Ba 世界卫生组织gydF4y2Ba 2019-04-22gydF4y2Ba 致力于以证据为基础的自杀预防规划gydF4y2Ba https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/207049/9789290614623_eng.pdf?sequence=1&isAllowed=ygydF4y2Ba 斯科特gydF4y2Ba 妈gydF4y2Ba 威尔科克斯gydF4y2Ba HCgydF4y2Ba 联系gydF4y2Ba 是gydF4y2Ba 戴维斯gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 希克斯gydF4y2Ba 钢筋混凝土gydF4y2Ba 特纳gydF4y2Ba 简森-巴顿gydF4y2Ba 谢弗gydF4y2Ba DgydF4y2Ba 以学校为基础的筛查，以识别学校专业人员还不知道的高危学生:哥伦比亚自杀筛查gydF4y2Ba 公共卫生杂志gydF4y2Ba 2009gydF4y2Ba 02gydF4y2Ba 99gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 334gydF4y2Ba 339gydF4y2Ba 10.2105 / AJPH.2007.127928gydF4y2Ba 19059865gydF4y2Ba AJPH.2007.127928gydF4y2Ba PMC2622792gydF4y2Ba 高gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 杰克逊gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 程ydF4y2Ba HgydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 王gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 钱gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 黄gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 还有很长的路要走:一项针对中国精神卫生从业人员职业培训的全国性调查gydF4y2Ba 卫生政策gydF4y2Ba 2010gydF4y2Ba 04gydF4y2Ba 95gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 74gydF4y2Ba 81gydF4y2Ba 10.1016 / j.healthpol.2009.11.004gydF4y2Ba 19962778gydF4y2Ba s0168 - 8510 (09) 00289 - 9gydF4y2Ba 香港gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 张gydF4y2Ba JgydF4y2Ba 中国农村年轻人农药使用与自杀风险gydF4y2Ba 精神病学ResgydF4y2Ba 2010gydF4y2Ba 09gydF4y2Ba 30.gydF4y2Ba 179gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 217gydF4y2Ba 221gydF4y2Ba 10.1016 / j.psychres.2009.12.005gydF4y2Ba 20483175gydF4y2Ba s0165 - 1781 (09) 00488 - 0gydF4y2Ba PMC2925062gydF4y2Ba 唐gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 孟gydF4y2Ba 问gydF4y2Ba 程ydF4y2Ba lgydF4y2Ba 贝gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 埃文斯gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 怀特海德gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 应对中国卫生公平面临的挑战gydF4y2Ba 《柳叶刀》gydF4y2Ba 2008gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 25gydF4y2Ba 372gydF4y2Ba 9648gydF4y2Ba 1493gydF4y2Ba 1501gydF4y2Ba 10.1016 / s0140 - 6736 (08) 61364 - 1gydF4y2Ba 18930531gydF4y2Ba s0140 - 6736 (08) 61364 - 1gydF4y2Ba 梁gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 张gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 王gydF4y2Ba ZgydF4y2Ba 自杀守门人培训研究综述gydF4y2Ba 心理科学gydF4y2Ba 2012gydF4y2Ba 08gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba 1287gydF4y2Ba 1295gydF4y2Ba 10.3724 / sp.j.1042.2012.01287gydF4y2Ba 现金gydF4y2Ba SJgydF4y2Ba ThelwallgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 派克gydF4y2Ba SNgydF4y2Ba 法瑞尔gydF4y2Ba 生理改变gydF4y2Ba 桥gydF4y2Ba 晶澳gydF4y2Ba MySpace上的青少年自杀声明gydF4y2Ba 网络精神行为社会网络gydF4y2Ba 2013gydF4y2Ba 03gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 166gydF4y2Ba 174gydF4y2Ba 10.1089 / cyber.2012.0098gydF4y2Ba 23374167gydF4y2Ba 程gydF4y2Ba 问gydF4y2Ba 李gydF4y2Ba TMgydF4y2Ba 郭gydF4y2Ba CgydF4y2Ba 朱gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 叫喊声gydF4y2Ba PSgydF4y2Ba 评估中国社交媒体的自杀风险和情绪困扰:文本挖掘和机器学习研究gydF4y2Ba J医学网络杂志gydF4y2Ba 2017gydF4y2Ba 07gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba 7gydF4y2Ba e243gydF4y2Ba 10.2196 / jmir.7276gydF4y2Ba 28694239gydF4y2Ba v19i7e243gydF4y2Ba PMC5525005gydF4y2Ba 巴拉克gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 情感支持与互联网自杀预防:一项实地项目报告gydF4y2Ba 养成良好的行为习惯gydF4y2Ba 2007gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 971gydF4y2Ba 984gydF4y2Ba 10.1016 / j.chb.2005.08.001gydF4y2Ba 罗宾逊gydF4y2Ba JgydF4y2Ba HetrickgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 考克斯gydF4y2Ba GgydF4y2Ba BendallgydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 袁gydF4y2Ba 惠普gydF4y2Ba 容gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba PirkisgydF4y2Ba JgydF4y2Ba 基于网络的干预能否减少中学生的自杀念头、抑郁和绝望:一项试点研究的结果gydF4y2Ba 早期间歇精神病学gydF4y2Ba 2016gydF4y2Ba 02gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba 10.1111 / eip.12137gydF4y2Ba 24684946gydF4y2Ba 中国互联网络信息中心gydF4y2Ba 2019-04-22gydF4y2Ba 第41份中国互联网发展统计报告gydF4y2Ba http://www.cac.gov.cn/2018-01/31/c_1122347026.htmgydF4y2Ba 微博新浪gydF4y2Ba 2019-04-22gydF4y2Ba 新浪微博用户发展报告gydF4y2Ba http://blog.sina.com.cn/s/blog_e9475ade0102x1wv.htmlgydF4y2Ba 保罗gydF4y2Ba 乔丹gydF4y2Ba DredzegydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 使用话题模型在社交媒体上发现健康话题gydF4y2Ba 《公共科学图书馆•综合》gydF4y2Ba 2014gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba 8gydF4y2Ba e103408gydF4y2Ba 10.1371 / journal.pone.0103408gydF4y2Ba 25084530gydF4y2Ba 玉米饼- d - 14 - 00554gydF4y2Ba PMC4118877gydF4y2Ba 巴拉克gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 米隆gydF4y2Ba OgydF4y2Ba 网络自杀者的写作特征:一种新兴社会环境的心理调查gydF4y2Ba 自杀、生命威胁行为gydF4y2Ba 2005gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba 507gydF4y2Ba 524gydF4y2Ba 10.1521 / suli.2005.35.5.507gydF4y2Ba 16268768gydF4y2Ba 库马尔gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba DredzegydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 铜匠gydF4y2Ba GgydF4y2Ba De ChoudhurygydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 发现名人自杀后社交媒体上自杀内容的变化gydF4y2Ba Proc ACM Conf超文本Soc MediagydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 09gydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 85gydF4y2Ba 94gydF4y2Ba 10.1145/2700171.2791026gydF4y2Ba 28713876gydF4y2Ba PMC5507358gydF4y2Ba 雅各gydF4y2Ba NgydF4y2Ba ScourfieldgydF4y2Ba JgydF4y2Ba 埃文斯gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 通过互联网预防自杀:描述性综述gydF4y2Ba 危机gydF4y2Ba 2014gydF4y2Ba 01gydF4y2Ba 01gydF4y2Ba 35gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba 261gydF4y2Ba 267gydF4y2Ba 10.1027 / 0227 - 5910 / a000254gydF4y2Ba 24984890gydF4y2Ba P751N4P026267426gydF4y2Ba WesterlundgydF4y2Ba 米gydF4y2Ba HadlaczkygydF4y2Ba GgydF4y2Ba 沃瑟曼gydF4y2Ba DgydF4y2Ba 自杀在互联网上的表现:对临床医生的启示gydF4y2Ba J医学网络杂志gydF4y2Ba 2012gydF4y2Ba 09gydF4y2Ba 26gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba e122gydF4y2Ba 10.2196 / jmir.1979gydF4y2Ba 23010086gydF4y2Ba v14i5e122gydF4y2Ba PMC3510719gydF4y2Ba 张gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 黄gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 李gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 程ydF4y2Ba ZgydF4y2Ba 朱gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 利用语言特征估计中国微博用户自杀概率gydF4y2Ba 计算机科学课堂讲稿gydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 549gydF4y2Ba 559gydF4y2Ba 10.1007 / 978 - 3 - 319 - 15554 - 8 - _45gydF4y2Ba O 'DeagydF4y2Ba BgydF4y2Ba 拉森gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba BatterhamgydF4y2Ba PJgydF4y2Ba CaleargydF4y2Ba 艾尔gydF4y2Ba 克里斯坦森gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 自杀相关推特帖子的语言分析gydF4y2Ba 危机gydF4y2Ba 2017gydF4y2Ba 02gydF4y2Ba 23gydF4y2Ba 38gydF4y2Ba 5gydF4y2Ba 319gydF4y2Ba 329gydF4y2Ba 10.1027 / 0227 - 5910 / a000443gydF4y2Ba 28228065gydF4y2Ba 萨哈gydF4y2Ba KgydF4y2Ba 韦伯gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba De ChoudhurygydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 基于社交媒体的大学校园学生死亡后咨询建议的影响研究gydF4y2Ba Proc Int AAAI Conf Weblogs Soc MediagydF4y2Ba 2018gydF4y2Ba 06gydF4y2Ba 320gydF4y2Ba 329gydF4y2Ba 30505628gydF4y2Ba PMC6260784gydF4y2Ba 张gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 拉梅什gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba GolbeckgydF4y2Ba JgydF4y2Ba bloomgydF4y2Ba DgydF4y2Ba GetoorgydF4y2Ba lgydF4y2Ba 一种结构化的方法来理解嗜酒者戒酒的恢复和复发gydF4y2Ba 2018gydF4y2Ba 2018万维网会议论文集gydF4y2Ba 2018gydF4y2Ba 里昂gydF4y2Ba 10.1145/3178876.3186019gydF4y2Ba De ChoudhurygydF4y2Ba 米gydF4y2Ba Kıcı男人gydF4y2Ba EgydF4y2Ba 社交媒体社会支持语言及其对自杀意念风险的影响gydF4y2Ba Proc Int AAAI Conf Weblogs Soc MediagydF4y2Ba 2017gydF4y2Ba 05gydF4y2Ba 2017gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba 41gydF4y2Ba 28840079gydF4y2Ba PMC5565730gydF4y2Ba 赫希gydF4y2Ba JKgydF4y2Ba 杜波斯坦gydF4y2Ba 公关gydF4y2Ba 康纳gydF4y2Ba 基米-雷克南gydF4y2Ba 赶到gydF4y2Ba 乔丹gydF4y2Ba 贝克曼gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba FranusgydF4y2Ba NgydF4y2Ba 康威尔gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 50岁及以上抑郁成人的未来取向和自杀意念及企图gydF4y2Ba J是老年精神病学吗gydF4y2Ba 2006gydF4y2Ba 09gydF4y2Ba 14gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba 752gydF4y2Ba 757gydF4y2Ba 10.1097/01. jgp.0000209219.06017.62gydF4y2Ba 16943172gydF4y2Ba s1064 - 7481 (12) 60709 - xgydF4y2Ba 常gydF4y2Ba 电子商务gydF4y2Ba 余gydF4y2Ba EAgydF4y2Ba 李gydF4y2Ba 司法院gydF4y2Ba 赫希gydF4y2Ba JKgydF4y2Ba KupfermanngydF4y2Ba YgydF4y2Ba 卡利gydF4y2Ba 呃gydF4y2Ba 对初级保健病人的乐观/悲观与自杀风险的研究:相信变化的未来会有区别吗?gydF4y2Ba Cogn Ther ResgydF4y2Ba 2012gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 16gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba 796gydF4y2Ba 804gydF4y2Ba 10.1007 / s10608 - 012 - 9505 - 0gydF4y2Ba 唐ydF4y2Ba ZgydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 程gydF4y2Ba 问gydF4y2Ba 朱gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 设计微博直接消息，让社交媒体用户产生自杀意念:微博访谈与调查研究gydF4y2Ba J医学网络杂志gydF4y2Ba 2017gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba e381gydF4y2Ba 10.2196 / jmir.8729gydF4y2Ba 29233805gydF4y2Ba v19i12e381gydF4y2Ba PMC5743914gydF4y2Ba 李gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 张gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 王gydF4y2Ba ZgydF4y2Ba 杨gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 范gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 综合医院非精神病患者重度抑郁发作的特点gydF4y2Ba 中国心理卫生JgydF4y2Ba 2006gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 171gydF4y2Ba 175gydF4y2Ba 10.3969 / j.issn.1004-6763.2007.16.004gydF4y2Ba 克伦克gydF4y2Ba KgydF4y2Ba 斯皮策gydF4y2Ba RLgydF4y2Ba PHQ-9:一种新的抑郁症诊断和严重程度测量方法gydF4y2Ba Psychiatr安gydF4y2Ba 2002gydF4y2Ba 09gydF4y2Ba 01gydF4y2Ba 32gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba 509gydF4y2Ba 515gydF4y2Ba 10.3928 / 0048-5713-20020901-06gydF4y2Ba 余gydF4y2Ba XgydF4y2Ba TamgydF4y2Ba WWSgydF4y2Ba 黄gydF4y2Ba 强gydF4y2Ba 林gydF4y2Ba THgydF4y2Ba 斯图尔特gydF4y2Ba SMgydF4y2Ba 《病人健康状况问卷九》，以测量香港一般市民的抑郁症状gydF4y2Ba 压缩机精神病学gydF4y2Ba 2012gydF4y2Ba 01gydF4y2Ba 53gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 95gydF4y2Ba 102gydF4y2Ba 10.1016 / j.comppsych.2010.11.002gydF4y2Ba 21193179gydF4y2Ba s0010 - 440 x 00186 - 0 (10)gydF4y2Ba D 'ZurillagydF4y2Ba TJgydF4y2Ba GoldfriedgydF4y2Ba 先生gydF4y2Ba 解决问题和行为修正gydF4y2Ba 变态精神病gydF4y2Ba 1971gydF4y2Ba 08gydF4y2Ba 78gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 107gydF4y2Ba 126gydF4y2Ba 4938262gydF4y2Ba BurnapgydF4y2Ba PgydF4y2Ba 科伦坡gydF4y2Ba WgydF4y2Ba ScourfieldgydF4y2Ba JgydF4y2Ba 推特上与自杀相关的交流的机器分类与分析gydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 第26届ACM超文本与社交媒体会议论文集gydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba GuzelyurtgydF4y2Ba 10.1145/2700171.2791023gydF4y2Ba 西尔弗曼gydF4y2Ba 毫米gydF4y2Ba 伯曼gydF4y2Ba 艾尔gydF4y2Ba SanddalgydF4y2Ba NDgydF4y2Ba O 'carrollgydF4y2Ba PWgydF4y2Ba 乔伊纳gydF4y2Ba TEgydF4y2Ba 重建巴别塔:自杀和自杀行为研究的修订命名法。第二部分:与自杀相关的想法、沟通和行为gydF4y2Ba 自杀、生命威胁行为gydF4y2Ba 2007gydF4y2Ba 06gydF4y2Ba 37gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 264gydF4y2Ba 277gydF4y2Ba 10.1521 / suli.2007.37.3.264gydF4y2Ba 17579539gydF4y2Ba 铜匠gydF4y2Ba GgydF4y2Ba 猜疑的gydF4y2Ba RgydF4y2Ba WhynegydF4y2Ba EgydF4y2Ba 木gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 通过社交媒体上的语言使用来量化自杀意念gydF4y2Ba 2018-07-26gydF4y2Ba https://qntfy.com/static/papers/jsm2015.pdfgydF4y2Ba PestiangydF4y2Ba JgydF4y2Ba 纳斯鲁拉gydF4y2Ba HgydF4y2Ba MatykiewiczgydF4y2Ba PgydF4y2Ba 班尼特gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba LeenaarsgydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 基于自然语言处理的遗书分类:内容分析gydF4y2Ba 生物医学信息洞察gydF4y2Ba 2010gydF4y2Ba 08gydF4y2Ba 04gydF4y2Ba 2010gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 19gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba 21643548gydF4y2Ba PMC3107011gydF4y2Ba 公园gydF4y2Ba GgydF4y2Ba 施瓦兹gydF4y2Ba 哈gydF4y2Ba EichstaedtgydF4y2Ba JCgydF4y2Ba 克恩gydF4y2Ba 毫升gydF4y2Ba 辛斯gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 史迪威将军gydF4y2Ba DJgydF4y2Ba 杉gydF4y2Ba 韩gydF4y2Ba 塞利格曼gydF4y2Ba 欧洲议会议员gydF4y2Ba 通过社交媒体语言进行自动人格评估gydF4y2Ba J Pers social PsycholgydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 06gydF4y2Ba 108gydF4y2Ba 6gydF4y2Ba 934gydF4y2Ba 952gydF4y2Ba 10.1037 / pspp0000020gydF4y2Ba 25365036gydF4y2Ba 2014-45458-001gydF4y2Ba 王gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 张gydF4y2Ba CgydF4y2Ba 霁gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 太阳gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 吴gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 保gydF4y2Ba ZgydF4y2Ba 基于情感分析的微博社交网络抑郁检测模型gydF4y2Ba 知识发现与数据挖掘的趋势与应用国际研讨会2013年论文选集的修订gydF4y2Ba 2013gydF4y2Ba 7867gydF4y2Ba 201gydF4y2Ba 213gydF4y2Ba 10.1007 / 978 - 3 - 642 - 40319 - 4 - _18gydF4y2Ba 黄gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 张gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 赵gydF4y2Ba DgydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 李gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 朱gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 用心理学词汇检测中文微博自杀意念gydF4y2Ba 2014gydF4y2Ba 2014 IEEE第11届国际会议关于泛在智能与计算、IEEE第11届国际会议关于自主与可信计算、IEEE第14届国际会议关于可扩展计算与通信及其相关研讨会(UIC-ATC-SCALCOM)论文集gydF4y2Ba 2014gydF4y2Ba 华盛顿gydF4y2Ba 182gydF4y2Ba 187gydF4y2Ba 10.1109 / uic-atc-scalcom.2014.48gydF4y2Ba BrezogydF4y2Ba JgydF4y2Ba 巴黎gydF4y2Ba JgydF4y2Ba TureckigydF4y2Ba GgydF4y2Ba 人格特征与自杀意念、自杀企图和自杀完成的关系:一项系统综述gydF4y2Ba 精神病学学报gydF4y2Ba 2006gydF4y2Ba 03gydF4y2Ba 113gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 180gydF4y2Ba 206gydF4y2Ba 10.1111 / j.1600-0447.2005.00702.xgydF4y2Ba 16466403gydF4y2Ba ACP702gydF4y2Ba 哈林顿gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 青春期的抑郁，自杀和故意的自残gydF4y2Ba 英国地中海牛gydF4y2Ba 2001gydF4y2Ba 57gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 47gydF4y2Ba 60gydF4y2Ba 10.1093 / bmb / 57.1.47gydF4y2Ba 11719923gydF4y2Ba VandivortgydF4y2Ba DSgydF4y2Ba 洛克gydF4y2Ba 热晕gydF4y2Ba 自杀意念与抑郁、自杀和自杀企图的关系gydF4y2Ba 自杀、威胁生命的行为gydF4y2Ba 1979gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba 205gydF4y2Ba 218gydF4y2Ba 10.1111 / j.1943 - 278 x.1979.tb00439.xgydF4y2Ba GolbeckgydF4y2Ba JgydF4y2Ba 罗伯斯gydF4y2Ba CgydF4y2Ba 埃德蒙森gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 特纳gydF4y2Ba KgydF4y2Ba 从推特预测性格gydF4y2Ba 2011gydF4y2Ba 隐私、安全、风险与信任(PASSAT)和IEEE第三届国际社会计算会议(SocialCom)gydF4y2Ba 2011gydF4y2Ba 波士顿gydF4y2Ba 10.1109 /帕萨特/ socialcom.2011.33gydF4y2Ba 施瓦兹gydF4y2Ba 哈gydF4y2Ba EichstaedtgydF4y2Ba JCgydF4y2Ba DziurzynskigydF4y2Ba lgydF4y2Ba 克恩gydF4y2Ba 毫升gydF4y2Ba 布兰科gydF4y2Ba EgydF4y2Ba 辛斯gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 史迪威将军gydF4y2Ba DgydF4y2Ba 塞利格曼gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 杉gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 从社交媒体的语言探索中洞察个性gydF4y2Ba 2013gydF4y2Ba AAAI春季研讨会:分析微观文本gydF4y2Ba 2013gydF4y2Ba 斯坦福大学gydF4y2Ba 斯帕索斯gydF4y2Ba 集成电路gydF4y2Ba MwangigydF4y2Ba BgydF4y2Ba 曹gydF4y2Ba BgydF4y2Ba 汉密尔顿gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 吴gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 张gydF4y2Ba XYgydF4y2Ba Zunta-SoaresgydF4y2Ba GBgydF4y2Ba 克维多gydF4y2Ba JgydF4y2Ba Kauer-Sant圣gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba KapczinskigydF4y2Ba FgydF4y2Ba 苏亚雷斯gydF4y2Ba JCgydF4y2Ba 在情绪障碍患者中识别自杀倾向的临床特征:一项使用机器学习方法的初步研究gydF4y2Ba J影响不和gydF4y2Ba 2016gydF4y2Ba 03gydF4y2Ba 15gydF4y2Ba 193gydF4y2Ba 109gydF4y2Ba 116gydF4y2Ba 10.1016 / j.jad.2015.12.066gydF4y2Ba 26773901gydF4y2Ba s0165 - 0327 (15) 31092 - 2gydF4y2Ba PMC4744514gydF4y2Ba 关gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 郝gydF4y2Ba BgydF4y2Ba 程gydF4y2Ba 问gydF4y2Ba 叫喊声gydF4y2Ba PSgydF4y2Ba 朱gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 基于网络档案和语言特征的中国微博高自杀概率用户分类模型gydF4y2Ba JMIR Ment HealthgydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba e17gydF4y2Ba 10.2196 / mental.4227gydF4y2Ba 26543921gydF4y2Ba v2i2e17gydF4y2Ba PMC4607395gydF4y2Ba GouttegydF4y2Ba CgydF4y2Ba GaussiergydF4y2Ba EgydF4y2Ba 精密度、查全率和f分的概率解释，对评价有意义gydF4y2Ba 2055gydF4y2Ba 欧洲信息检索会议gydF4y2Ba 2005gydF4y2Ba 圣地亚哥·德孔波斯特拉gydF4y2Ba 345gydF4y2Ba 359gydF4y2Ba 10.1007 / 978 - 3 - 540 - 31865 - 1 - _25gydF4y2Ba 高gydF4y2Ba RgydF4y2Ba 郝gydF4y2Ba BgydF4y2Ba 李gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 高gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 朱gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 开发微博简体中文心理语言分析词典gydF4y2Ba 2013gydF4y2Ba 脑与健康信息学国际会议gydF4y2Ba 2013gydF4y2Ba 前桥市gydF4y2Ba 359gydF4y2Ba 368gydF4y2Ba 10.1007 / 978 - 3 - 319 - 02753 - 1 - _36gydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba FgydF4y2Ba 周gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 曹gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 方gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 邓gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 程ydF4y2Ba WgydF4y2Ba 林gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 赵gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 中国大学新生心理健康问题及其后续求助行为:队列设计(2005-2011)gydF4y2Ba 《公共科学图书馆•综合》gydF4y2Ba 2017gydF4y2Ba 12gydF4y2Ba 10gydF4y2Ba e0185531gydF4y2Ba 10.1371 / journal.pone.0185531gydF4y2Ba 29040266gydF4y2Ba 玉米饼- d - 16 - 07142gydF4y2Ba PMC5644985gydF4y2Ba BurnapgydF4y2Ba PgydF4y2Ba RanagydF4y2Ba 的gydF4y2Ba 阿维斯gydF4y2Ba NgydF4y2Ba 威廉姆斯gydF4y2Ba 米gydF4y2Ba HousleygydF4y2Ba WgydF4y2Ba 爱德华兹gydF4y2Ba 一个gydF4y2Ba 摩根gydF4y2Ba JgydF4y2Ba 斯隆管理学院gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 用推特计算分析检测在线社区的紧张局势gydF4y2Ba 技术预测社会变化gydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 06gydF4y2Ba 95gydF4y2Ba 96gydF4y2Ba 108gydF4y2Ba 10.1016 / j.techfore.2013.04.013gydF4y2Ba 黄gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 李gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 张gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 刘gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 赵gydF4y2Ba DgydF4y2Ba 朱gydF4y2Ba TgydF4y2Ba 汉语自杀意念识别的主题模型gydF4y2Ba 2018-07-26gydF4y2Ba http://www.aclweb.org/anthology/Y15-1064gydF4y2Ba 曹gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 钟gydF4y2Ba BgydF4y2Ba 香gydF4y2Ba YgydF4y2Ba UngvarigydF4y2Ba GSgydF4y2Ba 赖gydF4y2Ba 什么水平gydF4y2Ba 赵gydF4y2Ba HFKgydF4y2Ba 凯恩gydF4y2Ba 艾德gydF4y2Ba 中国普通人群自杀意念和自杀企图的患病率:一项meta分析gydF4y2Ba 精神病学医学gydF4y2Ba 2015gydF4y2Ba 49gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba 296gydF4y2Ba 308gydF4y2Ba 10.1177 / 0091217415589306gydF4y2Ba 26060259gydF4y2Ba 0091217415589306gydF4y2Ba PMC4536918gydF4y2Ba 布莱恩gydF4y2Ba CJgydF4y2Ba 布gydF4y2Ba 我gydF4y2Ba 辛克莱gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 布莱恩gydF4y2Ba 土著居民的gydF4y2Ba 海塞gydF4y2Ba 厘米gydF4y2Ba 玫瑰gydF4y2Ba AEgydF4y2Ba 在社交媒体网络上预测军事人员自杀死亡的因素gydF4y2Ba 自杀、生命威胁行为gydF4y2Ba 2017gydF4y2Ba 07gydF4y2Ba 28gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 10.1111 / sltb.12370gydF4y2Ba 程ydF4y2Ba JgydF4y2Ba 在中国城市寻求心理困扰的帮助gydF4y2Ba J社区精神病学gydF4y2Ba 2012gydF4y2Ba 04gydF4y2Ba 04gydF4y2Ba 40gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 319gydF4y2Ba 341gydF4y2Ba 10.1002 / jcop.20513gydF4y2Ba 妈gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 香gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 蔡gydF4y2Ba ZgydF4y2Ba 李gydF4y2Ba 年代gydF4y2Ba 香gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 郭gydF4y2Ba HgydF4y2Ba 侯gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 李gydF4y2Ba ZgydF4y2Ba 李gydF4y2Ba ZgydF4y2Ba 道gydF4y2Ba YgydF4y2Ba 见鬼gydF4y2Ba WgydF4y2Ba 吴gydF4y2Ba XgydF4y2Ba 邓gydF4y2Ba JgydF4y2Ba 常ydF4y2Ba 舰导弹gydF4y2Ba UngvarigydF4y2Ba GSgydF4y2Ba 赵gydF4y2Ba HFKgydF4y2Ba 北京城乡地区自杀意念、自杀计划和自杀企图的终生患病率gydF4y2Ba 精神病学gydF4y2Ba 2009gydF4y2Ba 02gydF4y2Ba 43gydF4y2Ba 2gydF4y2Ba 158gydF4y2Ba 166gydF4y2Ba 10.1080 / 00048670802607170gydF4y2Ba 19153924gydF4y2Ba 907921715gydF4y2Ba SuekigydF4y2Ba HgydF4y2Ba YonemotogydF4y2Ba NgydF4y2Ba 竹岛gydF4y2Ba TgydF4y2Ba InagakigydF4y2Ba 米gydF4y2Ba 与自杀相关的互联网使用的影响:一项针对青年和中年互联网用户的前瞻性大队列研究gydF4y2Ba 《公共科学图书馆•综合》gydF4y2Ba 2014gydF4y2Ba 9gydF4y2Ba 4gydF4y2Ba e94841gydF4y2Ba 10.1371 / journal.pone.0094841gydF4y2Ba 24740115gydF4y2Ba 玉米饼- d - 13 - 50158gydF4y2Ba PMC3989242gydF4y2Ba SuominengydF4y2Ba KgydF4y2Ba IsometsagydF4y2Ba EgydF4y2Ba SuokasgydF4y2Ba JgydF4y2Ba HaukkagydF4y2Ba JgydF4y2Ba AchtegydF4y2Ba KgydF4y2Ba LonnqvistgydF4y2Ba JgydF4y2Ba 自杀未遂后的自杀:一项37年的随访研究gydF4y2Ba Am J精神病学gydF4y2Ba 2004gydF4y2Ba 03gydF4y2Ba 161gydF4y2Ba 3.gydF4y2Ba 562gydF4y2Ba 563gydF4y2Ba 10.1176 / appi.ajp.161.3.562gydF4y2Ba 14992984gydF4y2Ba 巴奈特gydF4y2Ba AG)gydF4y2Ba 范德波尔斯gydF4y2Ba JCgydF4y2Ba 多布森gydF4y2Ba AJgydF4y2Ba 回归均值:它是什么以及如何处理它gydF4y2Ba 国际流行病学gydF4y2Ba 2005gydF4y2Ba 02gydF4y2Ba 34gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 215gydF4y2Ba 220gydF4y2Ba 10.1093 / ije / dyh299gydF4y2Ba 15333621gydF4y2Ba dyh299gydF4y2Ba 克利夫顿gydF4y2Ba lgydF4y2Ba 克利夫顿gydF4y2Ba 达gydF4y2Ba 基线评分与干预后评分的相关性及其对统计分析的意义gydF4y2Ba 试用gydF4y2Ba 2019gydF4y2Ba 01gydF4y2Ba 11gydF4y2Ba 20.gydF4y2Ba 1gydF4y2Ba 43gydF4y2Ba 48gydF4y2Ba 10.1186 / s13063 - 018 - 3108 - 3gydF4y2Ba 30635021gydF4y2Ba 10.1186 / s13063 - 018 - 3108 - 3gydF4y2Ba PMC6330413gydF4y2Ba
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