目前阿片类药物危机的特点是，阿片类药物过量导致的死亡人数不断增加;这一数字增长到如此程度，以至于2017年美国卫生与公众服务部宣布进入公共卫生紧急状态[gydF4y2B一个 1gydF4y2B一个］．2016年，美国疾病控制和预防中心报告称，阿片类药物过量导致4.2万人死亡，包括处方和非处方阿片类药物，包括故意(自杀)和意外(意外)死亡[gydF4y2B一个 2gydF4y2B一个］．自2008年以来，自杀一直是美国第十大死亡原因。2016年，自杀成为10至34岁人群死亡的第二大原因[gydF4y2B一个 3.gydF4y2B一个］．美国自杀预防基金会估计，每年有44,965名美国人死于自杀，每发生一起自杀，就有25人企图自杀。由于与自杀有关的耻辱，这些数字可能被低估了。gydF4y2B一个 4gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

患有慢性疼痛和精神健康状况不佳的人往往有自杀的风险;然而，目前大多数阿片类药物过量预防方法既没有评估自杀风险，也没有根据个人情况量身定制预防方法[gydF4y2B一个 2gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 5gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 6gydF4y2B一个］．进一步阻碍自杀筛查的实施是缺乏有关过量死亡的可用数据，通常被归类为gydF4y2B一个 待定gydF4y2B一个因为无法证实死亡是自杀。例如，如果发现死者身边有一支注射器，则很难确定这是故意致命剂量还是意外死亡(并且没有过量服用的意图)，因为注射给药的途径很危险[gydF4y2B一个 6gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

阿片类药物使用障碍(OUD)的个体由于疾病的性质是过量的候选人。这项研究特别关注自杀意念或意图的个人与高可能性的OUD或至少阿片类药物滥用。《精神障碍诊断与统计手册》将OUD定义为导致临床显著损害或痛苦的阿片类药物使用问题模式[gydF4y2B一个 7gydF4y2B一个];约有250多万人受OUD影响[gydF4y2B一个 8gydF4y2B一个］．诊断标准包括长时间服用大量阿片类药物，控制阿片类药物使用的努力不成功，在阿片类药物相关活动或恢复所需的活动中投入大量时间，日常生活功能受损，尽管知道后果仍继续使用，剂量耐受性，以及不可避免的戒断[gydF4y2B一个 7gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

的gydF4y2B一个 新英格兰医学杂志gydF4y2B一个提出了反复暴露于成瘾诱导的使用和戒断周期以及情绪波动的OUD患者的自杀意图是模糊的[gydF4y2B一个 2gydF4y2B一个］．最终，这种长时间的接触会导致对危险和冲动行为的脱敏，从而导致死亡。虽然个人意识到后果，但相应的重量是静音的，没有相关的有意识的自杀意图[gydF4y2B一个 9gydF4y2B一个］．这方面的OUD可导致阿片类药物过量死亡，但可能没有明确考虑其对过量的贡献。即使在没有OUD的情况下，经历严重抑郁发作、自杀意念或其他使用和精神障碍的人也可能滥用阿片类药物，这表明阿片类药物滥用和精神病理状况是自我延续和循环的行为[gydF4y2B一个 10gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

自杀风险的相关预测因素包括慢性疼痛伴抑郁[gydF4y2B一个 11gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 12gydF4y2B一个］．有抑郁症史的个体也有较高的平均每日剂量，并且更坚持长期阿片类药物治疗慢性疼痛[gydF4y2B一个 12gydF4y2B一个]，这是OUD的特征。慢性疼痛和抑郁也可能导致自杀念头，即使是在原本健康的个体中[gydF4y2B一个 13gydF4y2B一个]，被动和主动自杀意念都与精神疾病、以前的自杀企图和慢性疼痛有关[gydF4y2B一个 11gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 13gydF4y2B一个］．一些人认为，阿片类药物滥用主要表现为一种应对身体和精神疼痛的适应不良策略，而不仅仅是生物学上的[gydF4y2B一个 14gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 15gydF4y2B一个］．然后，即使没有有意识的自杀意图，心理健康状况不佳会导致服用阿片类药物的个体采取“我不介意死”的心态，他们的行为会变得更加鲁莽，导致服用过量的可能性更高。鉴于这些相关性，认真考虑阿片类药物使用者的自杀风险并不是不合理的。gydF4y2B一个

那些经历过归属受挫的OUD患者可能不愿意与现实生活中的人讨论他们的担忧，因为社会耻辱[gydF4y2B一个 16gydF4y2B一个］．相反，他们可能会转向基于网络的讨论方式，与那些比卫生专业人员更有可能了解他们的人联系并寻求他们的支持[gydF4y2B一个 17gydF4y2B一个］．大多数基于社交媒体的阿片类药物研究都是在Twitter上进行的。然而，Twitter被限制在280个字符，这可能无法为努力奋斗的个人提供足够的空间来彻底表达自己，而且由于缺乏监控和主题的混杂，它可能会非常嘈杂[gydF4y2B一个 18gydF4y2B一个-gydF4y2B一个 22gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

相比之下，Reddit是一个基于论坛的社交媒体平台，可以讨论许多话题。每个主题都有自己的主题gydF4y2B一个 subredditgydF4y2B一个对于特定主题的内容，文本帖子的字符限制为40,000个。用户可以直接与原始帖子互动，也可以通过在原始帖子下方评论与其他用户互动。根据Reddit的统计页面，它目前是美国访问量第五大的网站，每月有超过3.3亿的活跃用户和13.8万个活跃社区[gydF4y2B一个 23gydF4y2B一个］．在无法获得线下支持的情况下，人们越来越多地使用心理健康版块作为一种基于网络的支持手段。由于Reddit还提供了现实生活中无法提供的匿名功能，因此围绕耻辱性话题的自我披露越来越多。gydF4y2B一个 24gydF4y2B一个-gydF4y2B一个 26gydF4y2B一个］．此外，由于reddits是特定类别的，挣扎的个人可以从那些有共同经历的人那里得到支持和理解，他们可以在评论中提供治疗因素(例如，为阿片类药物恢复或戒断的人注入希望和利他主义)[gydF4y2B一个 27gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

我们认为自杀行为的人际心理学理论是检验自杀与OUD之间联系的动机[gydF4y2B一个 28gydF4y2B一个］．简而言之，这个理论指出，一个人不会死于自杀，除非他们既有自杀的愿望，也有按照这种愿望行动的能力。根据该理论，自杀欲望源于个人的负担感和受阻的归属感(社会疏离感)，并伴随着自杀的能力，这种能力是由反复暴露在痛苦和愤怒中发展而来的[gydF4y2B一个 9gydF4y2B一个］．在OUD患者身上，受挫的归属感表现为内敛的折磨，他们经常破坏关系或感觉自己永远被贴上了标签gydF4y2B一个 一个瘾君子gydF4y2B一个被社会所蒙蔽，无法从周围的人那里得到理解。自杀的能力是通过积极参与类似自杀的行为而获得的，并且需要麻木固有的自我保护意识[gydF4y2B一个 28gydF4y2B一个］．这适用于那些患有OUD的人，他们中的许多人都亲身经历过过量服用，或者目睹过他们的朋友因过量服用而去世，因此随着时间的推移变得脱敏。gydF4y2B一个

据我们所知，自杀和OUD的交集还没有以数据驱动的方式用机器学习方法进行分析，尽管这两个领域已经分别进行了检查，并在临床上进行了研究。我们试图结合使用子reddit和机器学习方法对样本内数据进行分类，然后对样本外数据进行预测，以检测OUD背景下的自杀意念。gydF4y2B一个

在这项研究中，我们(1)利用子reddits的结构和性质来训练分类器，目的是提取包含OUD和自杀意念的帖子，(2)比较分类的输入和模型，(3)旨在从阿片类药物环境中提取自杀风险帖子，从自杀环境中提取阿片类药物成瘾，其中gydF4y2B一个 上下文gydF4y2B一个指数据集所属的subreddit。我们还要求亚马逊土耳其机械公司(MTURK)的非专业人员对帖子样本进行注释，以获得一篇帖子是否表明有自杀想法和阿片类药物成瘾的标签。gydF4y2B一个

利用Reddit提供大量文本数据的能力进行社交媒体研究已经变得流行起来。其中许多关注当前的心理健康问题，如抑郁和焦虑，并试图分析帖子内容的语言特征，并采用传统方法，如N-grams，潜在狄利克雷分配主题建模，语言查询和字数统计，术语频率逆文档频率(TF-IDF)和词嵌入来提取和分析Reddit用户的情绪和精神状态[gydF4y2B一个 25gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 27gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 29gydF4y2B一个-gydF4y2B一个 31gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

红迪网的子版块r/suicidewatch和r/opiates分别围绕着自杀的话题(例如，关于自杀的讨论，情况披露，情绪表达等)和阿片类药物的使用(例如，药物剂量，高剂量时的活动，戒断痛苦等)。通过对特定reddit子版块的分析，我们可以通过他们使用语言来了解reddit子版块用户的一般心态。例如，Park等人[gydF4y2B一个 29gydF4y2B一个]显示，心理健康版块和非心理健康版块的句子在结构上存在显著差异。他们揭示了Reddit的r/suicidewatch和Reddit一般心理健康版块在可读性指数上的差异，并显示第一人称单数代词的使用增加，而第一人称复数、第二人称和第三人称代词的使用减少[gydF4y2B一个 29gydF4y2B一个］．库马尔等[gydF4y2B一个 32gydF4y2B一个]对r/suicidewatch进行了一项调查，以测试维特效应，特别是在备受瞩目的自杀事件发生后，发现负面情绪、愤怒、自残和自杀言论增加。他们同样报告说，第一人称单数代词的使用增加了，词汇多样性减少了，帖子变长了，面向未来的单词变少了，面向过去的单词变多了。gydF4y2B一个 32gydF4y2B一个］．r/suicidewatch的另一项分析提取了反复出现的讨论主题，然后将结果与领域专家定义的自杀风险因素进行了比较;研究发现，r/suicidewatch能够捕捉到不太为人所知的风险因素的维度，如对学业失败、拥有枪支、滥用毒品、财务问题、已故朋友和家庭虐待的担忧[gydF4y2B一个 33gydF4y2B一个］．对r/阿片类药物的分析产生了讨论的主要主题和特征，特别是对于阿片类药物使用者，例如阿片类药物戒断和阿片类药物摄入常规[gydF4y2B一个 34gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

这些来自r/suicidewatch的发现支持了对那些试图或完成自杀的人留下的现实生活作品的分析结果。特别是，一项对自杀诗人和非自杀诗人诗歌用词的研究发现，第一人称单数代词和交际用语(如:gydF4y2B一个 说话gydF4y2B一个)，而一项针对自杀完成者的语言研究表明，与对照组相比，这些人在时间取向上存在差异[gydF4y2B一个 35gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 36gydF4y2B一个］．这个想法gydF4y2B一个 异化gydF4y2B一个自杀的人际关系理论支持第一人称代词使用增加的发现——当一个人无法与社会联系时，第一人称复数的出现gydF4y2B一个 我们gydF4y2B一个换句话说，相互作用减少了gydF4y2B一个 28gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 37gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

神经网络已被证明在自然语言处理中取得了优异的效果。与传统方法不同，gydF4y2B一个 从头开始学习文本gydF4y2B一个在文字或措辞层面上，不需要了解情感;高级目标可作为输入[gydF4y2B一个 38gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 39gydF4y2B一个］．这在这种情况下尤其有价值，因为与毒品有关的词汇通常是俚语，而与兴奋或陶醉有关的表达可能会被错误地归类为消极的，因为它们不是由于情感词汇无法学习领域特异性。gydF4y2B一个 40gydF4y2B一个］．此外，不需要穷尽特征工程，因为权重可以学习[gydF4y2B一个 41gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

金允[gydF4y2B一个 42gydF4y2B一个]展示了简单卷积神经网络(CNN)在多数据集句子分类中的1层卷积能力，发现简单CNN的性能与传统方法相当[gydF4y2B一个 42gydF4y2B一个］．Orabi等[gydF4y2B一个 43gydF4y2B一个)使用CNN和循环神经网络(RNN)对推特数据进行抑郁预测，结果表明CNN比RNN表现更好。庄臣及张[gydF4y2B一个 44gydF4y2B一个]成功地使用单词序列与CNN对文档进行分类，而Kim和Orabi只对短的句子长度的文本进行分类[gydF4y2B一个 44gydF4y2B一个］．辛格等[gydF4y2B一个 45gydF4y2B一个]比较了nn，发现CNN在速度和准确性方面表现最好。因此，为了提高速度和性能，我们使用了简单的CNN架构。gydF4y2B一个

本研究中使用的社交媒体平台是Reddit。我们关注了reddit版块r/suicidewatch和r/depression和阿片类药物相关论坛;同时，一个对照组被用来模拟健康、正常的语言。reddit的subreddit r/suicidewatch充当了一个gydF4y2B一个 底网gydF4y2B一个，这样，如果用户表示有自杀倾向，他们通常会被引导到r/suicidewatch寻求帮助。reddit版块有政策禁止恶意攻击和阻止激进主义(例如，反复发布热线)，支持直接的同行支持，这使这个论坛具有可信度[gydF4y2B一个 46gydF4y2B一个］．抑郁在令人生畏方面是相似的gydF4y2B一个 空的鼓励gydF4y2B一个(即gydF4y2B一个 别担心，会好起来的gydF4y2B一个)．这些特点说明了这些讨论区的严肃性，并证实了数据的可靠性。然而，与这些看板不同的是，r/joke几乎没有规则，只是规定不得进行人身攻击，并声明讨论必须轻松愉快，彬彬有礼;同时，r/showerthoughts只是要求原创内容。阿片类药物相关论坛上的帖子被认为是那些与阿片类药物滥用作斗争并在网络上寻求理解的人的代表;我们的假设是基于这样一个事实，即在社交媒体上发布阿片类药物的行为表明，这些药物在一个人的生活中占据了足够的主导地位。如果论坛相对活跃，并且论坛的焦点药物经常在reddit最活跃的阿片类药物版块r/opiates中讨论，则选择所有与阿片类药物相关的论坛。数据是从Reddit上使用pushshift收集的。io Python应用程序编程接口[gydF4y2Ba 47gydF4y2B一个]和Reddit的Python Reddit API包装器(PRAW) [gydF4y2B一个 48gydF4y2B一个］．2017年6月至2018年6月期间提交的id是通过推送shift获得的。然后传递给PRAW, PRAW检索实际提交。提交由ID、作者、标题和主体文本/内容组成。gydF4y2B一个

我们使用来自r/suicidewatch的帖子来表示自杀语言，并使用与阿片类药物相关的reddits集合来建模阿片类药物使用者的语言(在本研究中称为r/opiates或gydF4y2B一个 鸦片的数据gydF4y2B一个)．我们假设来自r/suicidewatch的所有帖子都有自杀倾向，并且r/depression的语言与r/suicidewatch的语言最相似[gydF4y2B一个 49gydF4y2B一个］．基于Shen等人的一项研究，几个对照子reddit被用于语言比较[gydF4y2B一个 50gydF4y2B一个来检测Reddit上的焦虑，这意味着看板本身也可以被用作标签。这组不同的看板旨在抵消在表达负面情绪和特定主题词汇时常见的过度使用第一人称代词的影响[gydF4y2B一个 51gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 52gydF4y2B一个］．我们假设这些控制版块的大部分帖子都是gydF4y2B一个 心理健康gydF4y2B一个，这意味着帖子内容(对用户本身只字未提)并不能反映抑郁症和自杀意念等精神障碍。除了从Shen等人使用的看板中选择的看板外[gydF4y2B一个 50gydF4y2B一个]，我们包括r/careerguidance和r/personalfinance，以解释r/suicidewatch中可能经历的财务压力源，我们包括r/offmychest，以解释阿片类药物使用者潜在的更粗暴和更亵渎的语言，这表明强烈的负面情绪，但不太可能表明自杀倾向。某些特定reddit子版块的帖子示例显示在gydF4y2B一个 表1gydF4y2B一个，数据组及其子版块列表如下:gydF4y2B一个

我们保持了语言的高级结构，只去掉了小写字母和url [gydF4y2B一个 42gydF4y2B一个］．文本没有词源化，所有的停顿词和脏话都被保留了下来。除了句号、逗号、感叹号、问号和撇号外，所有标点符号都被删除了。我们试图利用词序来进行文本分类[gydF4y2B一个 44gydF4y2B一个］．由于一篇文章的标题可以很好地代表文章的内容，所以每篇文章的标题都加在正文之前。标题和正文内容的结合构成神经网络输入。所有的帖子要么是零填充，要么被截断为1500字的长度，因为我们希望尽可能使用整篇文章。每个帖子(标题+正文文本)都经过预处理、标记化和编码，保留单词序列，因此表示为单词向量。我们还只使用超过1000字的帖子重新进行分类，以表明不同的内容长度不会影响性能。gydF4y2B一个 文本框1gydF4y2B一个显示每个文本处理阶段的示例。gydF4y2B一个

由于连续文本数据不能用于训练机器学习模型，有几种技术可以将这些数据转换为数值:gydF4y2B一个

在本研究中，我们利用这些知识表示方法的不同组合来评估分类性能是否通过减轻词汇量问题来改善额外信息。gydF4y2B一个 多媒体附件1gydF4y2B一个显示组合的完整列表。gydF4y2B一个

样本帖子由MTURK的众包工作人员注释[gydF4y2B一个 61gydF4y2B一个］．每个帖子由3名工作人员标注，最后的标签由多数决定。gydF4y2B一个

对于C1, MTURK任务的标题是“自杀情绪检测”。描述是“使用者可能有自杀或故意服用过量的风险?”，有两个选项:“有，有自杀风险”和“没有自杀风险”。包含任务关键字gydF4y2B一个 抑郁，药物滥用，药物，精神，精神健康，鸦片，过量，自杀，自杀意念，自杀监视，gydF4y2B一个和文本。符合条件的MTURK员工必须拥有硕士学位，每个注释可获得0.04美元的奖励。我们不要求其他资格。假设一般人缺乏心理健康和药物滥用的经验[gydF4y2B一个 62gydF4y2B一个]，我们定义了r/阿片类药物的常见俚语(例如PAWS代表急性后戒断综合征)，并基于此提供了简单的说明gydF4y2B一个 自杀的线索gydF4y2B一个作者Edwin Shneidman，他是美国自杀学协会的创始人，并在该领域打下了基础[gydF4y2B一个 63gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

对于C2, MTURK任务的标题是“有自杀倾向的人中的阿片类药物成瘾”。描述是“这篇文章暗示了阿片类药物成瘾吗?”有两个选项:“是，意味着阿片类药物成瘾”和“没有阿片类药物成瘾”。任务关键字和资质与C1 MTURK任务相同。我们在说明书中提供了阿片类药物的名称列表。gydF4y2B一个

计算的指标包括准确性、精密度、召回率、gydF4y2B一个 FgydF4y2B一个_{1gydF4y2B一个}分数和曲线下的面积。完整的结果可以在gydF4y2B一个 多媒体附件1gydF4y2B一个．gydF4y2B一个 表3gydF4y2B一个提供了CNN与传统基线比较结果的子集gydF4y2B一个 FgydF4y2B一个_{1gydF4y2B一个}在分类器训练中得分。gydF4y2B一个 表4gydF4y2B一个提供比较nn的结果。在这一阶段结束时，模型已经训练完毕，可以用于样本外数据的预测。gydF4y2B一个

从gydF4y2B一个 表3gydF4y2B一个，我们可以观察到word2vec对CNN的性能有贡献。另一个有趣的观察是，当使用预训练的GloVe作为输入时，所有模型的分类性能都会受到影响。这可能是由于使用特定的reddits作为类别引入的本地信息。GloVe和字符嵌入的引入阻碍了RF的性能，这意味着RF在学习隐含语义特征方面比LR和SVM更困难。相比之下，神经网络在基于语义的输入方面表现良好。gydF4y2B一个

图2gydF4y2B一个提供了神经网络从零开始训练的词嵌入的可视化。从浅紫色到热粉色的颜色强度和阴影表示对相应单词的强调程度增加。CNN, RNN和ATTENTION共享许多重要的单词，而FastText似乎专注于不同的单词，因为它的n -grams袋方法，但仍然取得了很高的分类性能。gydF4y2B一个

对于预测，我们使用带有word2vec输入和神经网络的传统基线。为了评估预测性能，使用MTURK来获得每篇文章有3个注释的标签。在阿片类药物数据中，C1预测自杀倾向。注释工作由25名独立的工作人员完成，平均每个帖子花费4分钟。3个标注的两两一致性分别为0.632、0.628和0.644。在500个帖子中，总共有120个被判定有自杀风险。C2预测自杀帖子中的阿片类药物成瘾。注释由92名独立工作者完成，平均11.3分钟(C1: SD 6.667分钟;C2: SD 14.633分钟)花在每个帖子上。注释之间的两两一致性分别为0.524、0.604和0.544。 In total, 261 out of 500 posts were ruled as 是的，暗示阿片类药物成瘾gydF4y2B一个．gydF4y2B一个 表5gydF4y2B一个显示了使用多数规则MTURK注释作为ground truth的模型性能。gydF4y2B一个 表5gydF4y2B一个还显示了取决于数据集中标签比例的性能差异。为了构造一个包含500行具有一定比例自杀风险帖子的数据集，我们使用sckit-learn with replace作为true进行抽样。gydF4y2B一个

对于C1和C2，我们注意到，当每个标签的帖子比例改变时，模型指标发生了巨大变化。对于C1，当有自杀和非自杀标签的帖子混合时，传统基线表现更好，因为nn产生了大量的假阳性。然而，当只检查自杀帖子时，nn获得了更好的准确性。因此，根据领域和数据集的不同，最好使用在极端情况下更好的模型，或者保持在相对较少的可变范围内。对于我们在样本外的阿片类药物数据中预测自杀风险的情况，宁可在安全方面犯错，也不要错过有自杀风险的人。如果样本包含很多有自杀风险的帖子，CNN将是一个不错的选择。在预测自杀风险的帖子时，基线的预测能力并不理想，因为假阴性在现实生活中代价高昂。gydF4y2Ba

鉴于模型倾向于预测C1的极端情况，我们推测模型将很好地作为集成模型的弱学习者。我们使用scikit-learn的AdaBoost分类器和LR、SVM、RNN和CNN作为弱学习器探索了一个简单的集成模型。我们使用mturk标记的大小为500的数据作为ground truth，使用弱学习器的概率预测作为输入数据。数据按8:2的比例分成训练集和测试集。AdaBoost以不同的数据洗牌和随机状态运行5次，取平均准确率。gydF4y2B一个

在gydF4y2B一个 图3gydF4y2B一个，上图说明了当我们将C1中阿片类药物数据中自杀风险标签的百分比从10%增加到90%时，所选模型的性能。折线图显示了AdaBoost在这些模型作为弱学习器时的性能。AdaBoost在各自的区间内分别实现了0.89、0.84、0.82、0.8、0.8、0.86、0.9、0.91和0.94的精度。下面这张图gydF4y2B一个 图3gydF4y2B一个在每个步骤中显示模型贡献。从图中可以看出，结合在极端情况下预测的模型可以得到一个更健壮的分类器。这是一种有利的方法，因为集成模型现在拥有关于样本外数据的知识，而弱学习器模型不具备这些知识。gydF4y2B一个

图4gydF4y2B一个显示C1在更细颗粒水平上的并行预测性能;每个标签的50%被采样用于视觉。每一行代表一篇文章。定gydF4y2B一个 xgydF4y2B一个-axis列出了模型，以及一条直线与gydF4y2B一个 ygydF4y2B一个模型的-轴为模型的预测得分。深色的线被mturk标记为自杀风险的指示(y轴为0)，而浅色的线不表示自杀风险(y轴为1)。gydF4y2B一个

我们对C2的假设是，在使用r/抑郁组与阿片类药物组的数据进行训练后，模型将能够检测出与药物成瘾作斗争的个体使用的短语。尽管这些模型在分类r/抑郁症与阿片类药物数据方面都取得了良好的结果，但它们未能根据MTURK标签提取含有阿片类药物的帖子。一种可能的解释是，用户在不同的上下文中表达自己的方式不同。另一种可能性是，r/suicidewatch中的语言语义放弃了在阿片类药物中发现的特征，例如关于戒除或复发的细节占据了任何阿片类药物上下文帖子的大部分空间。例如，r/suicidewatch上的一篇文章可能会在一个关于过量的句子中简单地提到几个关键词，如“hydros”或“benzos”，而文章的其余部分则专注于个人斗争。另一方面，如果来自r/opiates的用户发帖说想在r/opiates康复中自杀，他们会表达对药物的情绪，因为他们知道他们的观众会理解。有可能用户在潜意识中假设r/suicidewatch的观众对阿片类药物成瘾知之甚少，因此忽略了阿片类药物成瘾对他们生活的影响。因此，阅读整篇文章的MTURK工作人员可能会观察到用户很容易获得阿片类药物，并且对药物混合有经验;然而，模型可能无法捕捉到这些含义，因为这些确切的表达式并没有出现在它所训练的数据中。gydF4y2Ba

根据我们关于C2语言使用的新假设，我们重新评估了C2的预测。我们没有使用mturk确定的标签，而是构建了一组启发式标签，这样，如果一个帖子包含来自C2关键字的任何单词，则该帖子暗示阿片类药物成瘾gydF4y2B一个 表2gydF4y2B一个这与阿片类药物成瘾无关。研究结果显示在gydF4y2B一个 表6gydF4y2B一个．尽管总体表现不理想，但所有分数都有所提高，这支持了我们的假设，即特定词语的存在是重要的，MTURK工作者的定向注意力可能与模型不同。gydF4y2B一个

我们从预测为的帖子中构造了一个bigram word2vecgydF4y2B一个 自杀gydF4y2B一个在整个阿片类数据集中(阿片类数据:n=23,740，如图gydF4y2B一个 表3gydF4y2B一个)，以全面评估这些职位的质素。然后，我们为每个模型查询了与“自杀”最相似的前15个单词，因为它更有可能出现在第一人称代词中，而不是词根“自杀”的其他衍生词。gydF4y2B一个 表7gydF4y2B一个总结结果从最相似到最不相似的词。gydF4y2B一个

本研究的目标是利用来自Reddit的结构和数据来构建模型，最终预测阿片类药物使用者的(C1)自杀语言和有自杀想法的个体的(C2)阿片类药物使用。我们评估了几个具有语义输入和知名NN文本分类器组合的模型，以评估它们分类和预测样本外数据的能力，以提取包含自杀意念和阿片类药物滥用的帖子。然后使用MTURK对样本外数据提供启发式的基础真理。gydF4y2B一个

由于数据量大，我们假设reddit下的所有帖子都反映了reddit的官方目的(例如，恢复阿片类药物用户在r/opiatesrecovery中发布的帖子)，并且由于大多数内容的庞大容量，偏差被抵消了。人工回顾阿片类药物版块(C1)中预测的自杀倾向发现，许多案例被错误地预测为自杀，因为使用者正在经历极端的戒断，因复发而愤怒，甚至由于无法使用阿片类药物作为应对机制而引起的清醒而愤怒。将r/offmychest纳入对照版块是为了抵消这种强烈的负面情绪，这种情绪可能并不意味着自杀。一篇自杀帖子也可能被预测为非自杀性的，因为它使用了平静的辞职语言，或者因为用户是在自我反思或分享过去的经历。gydF4y2B一个

对r/suicidewatch (C2)中阿片类药物使用预测的人工回顾发现，糟糕的预测可能是由于阿片类药物reddits中出现的情绪混合造成的。由于阿片类药物组包括活跃使用者和恢复期/戒断期使用者(即r/阿片类药物vs r/阿片类药物恢复期)，语言变化可能是极端的，从愤怒(即，gydF4y2B一个 我的经销商****晚了gydF4y2B一个)到负(即，gydF4y2B一个 除了海洛因，我找不到幸福gydF4y2B一个(使)高兴gydF4y2B一个 我已经戒了70天了!gydF4y2B一个)．所有这些帖子都被贴上了相同的标签gydF4y2B一个 鸦片gydF4y2B一个他们按照阿片类语言分组。因此，需要药物特异性词语的存在来预测阿片类药物的使用。gydF4y2B一个

使用Reddit元数据有许多可能的方向。对于r/阿片类等混合情绪的reddit子版块，可以先使用粗粒分类，根据上下文丢弃过于积极或消极的帖子。考虑到Reddit的互动性，对评论的分析可能会显示那些挣扎的同伴提供了什么样的支持。Reddit的同伴方面很有吸引力，并且整合了非评判性的同伴支持可能有助于恢复OUD用户，使他们更愿意依赖现实生活中的帮助。这是减少OUD带来的频繁社交孤立的第一步。gydF4y2B一个

总的来说，对Reddit数据限制的探索提供了许多可能的研究领域，考虑到活跃的Reddit子版块的数量。在r/ opates的所有帖子中，我们发现了少数几个成功戒掉阿片类药物使用多年的用户，并返回传递完全康复的希望。这样的人可以被视为gydF4y2B一个 成功的故事。gydF4y2B一个研究这些人与那些以悲剧告终的人之间的差异是特别有趣的，因为OUD的恢复是困难的，而且容易复发[gydF4y2B一个 66gydF4y2B一个］．人们也可以考虑自杀意念、OUD和慢性疼痛之间的相互作用，特别是因为许多OUD病例始于个人或亲密的人的处方药[gydF4y2B一个 10gydF4y2B一个］．另一个焦点是影响OUD个体行为的可能性;一项基于用户搜索的针对医疗保健的行为广告的研究表明，由输入搜索词决定的行为可以预测个人是否会受到目标广告的影响而采取行动，例如访问医疗保健提供者[gydF4y2B一个 67gydF4y2B一个］．因此，网络行为与现实生活行为的联系可能比预期的更紧密，有针对性的广告可能会鼓励处于戒断期并与复发作斗争的OUD患者寻求帮助。gydF4y2B一个

在纯自杀标记的帖子中，神经网络的准确率很高，但在混合数据集时表现很差，这引发了一个问题，即哪些语义维度实际上被捕获了。虽然我们在这个实验中使用神经网络作为一个黑盒，但未来的研究可能希望直接关注潜在的语义维度，这可能有助于参数调优和泛化。特别是，通过检查nn从零开始训练的词嵌入来帮助预测样本外数据，提取可能在文本数据域上泛化的确切特征将非常有趣[gydF4y2B一个 68gydF4y2B一个］．gydF4y2B一个

我们专注于在OUD的背景下提取表明自杀意念的帖子，并没有对提取的帖子进行过多的分析。许多研究调查了自杀个体的内容，但在特定背景下进行的研究要少得多，可能是由于缺乏可用的数据。尽管这项研究存在局限性，但收集的预测能够揭示阿片类药物使用者的自杀想法。在帮助这些人从OUD中恢复时，重要的是要考虑从个人层面开始[gydF4y2B一个 69gydF4y2B一个］．专业人员和患者之间的沟通很重要，个人故事能够通过解构污名障碍来减少污名[gydF4y2B一个 70gydF4y2B一个］．由于这些帖子可能是原始和诚实的，它们可以让临床专业人员更加熟悉这些人的心态。减少对患者的耻辱感可以使患者获得权力，这从长远来看是必要的[gydF4y2B一个 66gydF4y2B一个，gydF4y2B一个 71gydF4y2B一个］．考虑一篇关于自杀风险的文章，总结如下:gydF4y2B一个

倡导理解和帮助那些与阿片类药物成瘾作斗争的人很容易;然而，很难认识到他们自己的行为会如何影响阿片类药物成瘾者。我们认为，作为第一步，具体的案例是必不可少的，自杀风险评估应该在个人层面上进行。我们的研究试图通过帮助那些患有OUD的人获得理解来帮助预防自杀-我们的目标不是取代使用预测模型的风险评估[gydF4y2B一个 72gydF4y2B一个］．应用从提取的帖子中收集到的见解可以帮助减少耻辱感，并澄清关于药物滥用和自杀意念的错误假设。gydF4y2B一个

本文的目标是利用来自Reddit的大数据来检测阿片类药物使用者的自杀倾向。Reddit的结构为数据集提供了类别，而社交媒体设置可以提供在其他地方可能无法获得的案例细节。这项研究可以作为使用社交媒体网站属性来辅助机器学习方法的概念证明，也可以作为神经网络抽象文本数据并在独立领域执行的可行性研究方向的证明。与高性能基线模型的比较表明，在运行样本外数据时，缺乏硬编码特征可能会使模型具有更高的灵活性和准确性。gydF4y2B一个