抑鬱情緒識別或有新招

心理 06-27

心理導讀：由哈工大"社會網路與數據挖掘"聯合實驗室、國內數據挖掘公司"宏博知微"組成的研發團隊，於6月底建成基於社交媒體數據的抑鬱傾向識別模型。相關人士表示，這項研究結果或成為抑鬱情緒臨床識別之外的新興識別方法。—— www.iFuun.com

抑鬱情緒識別或有新招

據公開數據，自殺人群中有63.5%患有抑鬱症，但僅9%在自殺前曾到精神科或心理諮詢機構就診。抑鬱識別模型研發者認為，利用大數據來識別個體抑鬱傾向及自殺傾向，或能及時挽救更多抑鬱傾向人群的生命。該模型是通過採集新浪微博全平台億級的數據，運用自然語言處理、時間序列、機器學習等演算法，對微博用戶進行抑鬱傾向識別，截止日前已從識別出的抑鬱傾向用戶中發現，多人在微博中稱準備自殺。

存在抑鬱傾向的微博用戶與普通用戶發博時間有明顯差異，這部分人群發博高峰在23點，其夜間活躍度比普通用戶平均約高出30%。該群體微博關鍵詞為：死、抑鬱症、生命、痛苦、自殺。有60%為女性，40%為男性，女性比例比男性略高，也與之前兩位女性微博用戶"走飯"、"sienna賽娜"因抑鬱症而自殺的報道相符。

利用大數據干預抑鬱情緒識別及治療是否可行，微博用戶對此看法不一。持反對態度的網友"sen哥"認為："一想到萬一我死了微博也會被素不相識的人翻出來，公開地at，一條條統計數據，一個個點蠟燭，好幾百轉發，就覺得連死這件事都他媽的毫無尊嚴。出發點是好的又如何，方式如此無禮粗暴，我完全不覺得po主有試圖站在患者的角度理解憂鬱的痛苦。"持支持態度的網友"La_Prairie認為"："多一些關愛，就少一些遺憾。"也有中立網友認為："大數據用於商業，同樣也要用於非盈利功德無量的人文關懷。比如向這樣的博主發送激勵、正能量的內容，進行實時正向干擾。"

對於以上爭議，研究團隊表示：團隊從2011年起就從事新浪微博用戶特徵的挖掘刻畫研究，包括行業刻畫、疾病刻畫、情緒刻畫等。將在未來一段時間內，基於不斷的完善情感模型，增加情景模型和一些人物畫像模型，對抑鬱傾向人群（乃至其他邊緣化人格及變態心理學中一些在微博中可以體現的特徵）做出更準確的判斷，為精神類疾病、危害社會行為的提前干預做數據支持。

我國抑鬱症發病率約為3%～5%，目前已有超過2600萬人患抑鬱症。在過去50年里，我國自殺率上升了60%，平均每年有28.7萬人死於自殺，200萬人自殺未遂，自殺人群中約有95%患有精神障礙。全國地市級以上醫院對抑鬱症的識別率不到20%。

抑鬱情緒識別或有新招

"我有抑鬱症，所以就去死一死，沒什麼重要的原因，大家不必在意我的離開。拜拜啦。"——走飯（2012年3月18日10:54）

"抱歉很多事情沒來得及處理和交待就離開。抑鬱症太痛苦，世界變得黑暗扭曲，再努力也感受不到任何美好，想什麼都想到死。姥姥在叫我，應該就要精神分裂，實在熬不住了。再見，大家。"——sienna賽娜（2013年2月16日23:57）

在微博上跟這個世界告別後，兩位姑娘在去年和今年的春天分別離開了塵世。她們同被"抑鬱症"折磨，同樣選擇了自殺。值得尋味的是，微博上的幾億用戶，就沒有人關注到她們進而干預勸導嗎？微博大平台中，還有多少個"走飯"、"賽娜"？有沒有辦法在他們做出自殺行動前就對其進行特別關注？

如有願意為這部分人群提供幫助的專業機構或社會各界愛心人士，請聯繫社會網路與數據挖掘共同研究微博抑鬱傾向用戶自殺干預方案。

來源：36kr（微信：心靈治癒課，zhiyu365）

原題《大數據或成「抑鬱情緒識別」新興方法？》

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