اكتشاف الميول الانتحارية على تويتر بأستخدام التعلم الالي وطرق المجموعة

محتوى المقالة الرئيسي

Syed Tanzeel Rabani
https://orcid.org/0000-0001-7596-5964
Qamar Rayees Khan
https://orcid.org/0000-0002-7628-173X
Akib Mohi UD Din Khanday
https://orcid.org/0000-0001-6804-4905

الملخص

يعد التفكير في الانتحار من أخطر مشكلات الصحة العقلية التي يواجهها الناس في جميع أنحاء العالم. هناك عوامل خطر مختلفة يمكن أن تؤدي إلى الانتحار. من أكثر عوامل الخطر شيوعًا وأكثرها خطورة الاكتئاب والقلق والعزلة الاجتماعية واليأس. يمكن أن يساعد الاكتشاف المبكر لعوامل الخطر هذه في منع أو تقليل عدد حالات الانتحار. أصبحت منصات الشبكات الاجتماعية عبر الإنترنت مثل تويتر وريدت وفيس بوك طريقة جديدة للناس للتعبير عن أنفسهم بحرية دون القلق بشأن الوصمة الاجتماعية. تقدم هذه الورقة منهجية وتجربة باستخدام وسائل التواصل الاجتماعي كأداة لتحليل الأفكار الانتحارية بطريقة أفضل ، وبالتالي المساعدة في منع فرص الوقوع ضحية لهذا الاضطراب العقلي المؤسف. نجمع البيانات ذات الصلة عبر توترأحد مواقع الشبكات الاجتماعية الشهيرة (SNS) . ومن ثم تتم معالجة التغريدات يدويًا وإضافة تعليقات توضيحية لها يدويًا. وأخيرًا ، يتم استخدام أساليب التعلم الآلي المختلفة والمجموعات لتمييز التغريدات الانتحارية وغير الانتحارية تلقائيًا. ستساعد هذه الدراسة التجريبية الباحثين على معرفة وفهم كيفية استخدام الأشخاص للتعبير عن النفس في التعبير عن مشاعرهم وعواطفهم. وأكدت الدراسة أيضًا أنه من الممكن تحليل وتمييز هذه التغريدات باستخدام التشفير البشري ثم تكرار الدقة حسب تصنيف الماكينة. ومع ذلك ، فإن قوة التنبؤ للكشف عن الانتحار الحقيقي لم يتم تأكيدها بعد ، وهذه الدراسة لا تتواصل بشكل مباشر وتتدخل مع الأشخاص الذين لديهم سلوك انتحاري..

تفاصيل المقالة

كيفية الاقتباس
1.
اكتشاف الميول الانتحارية على تويتر بأستخدام التعلم الالي وطرق المجموعة. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 ديسمبر، 2020 [وثق 18 مايو، 2024];17(4):1328. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/5245
القسم
article

كيفية الاقتباس

1.
اكتشاف الميول الانتحارية على تويتر بأستخدام التعلم الالي وطرق المجموعة. Baghdad Sci.J [انترنت]. 1 ديسمبر، 2020 [وثق 18 مايو، 2024];17(4):1328. موجود في: https://bsj.uobaghdad.edu.iq/index.php/BSJ/article/view/5245

المراجع

Desmet B, Hoste V. Online suicide prevention through optimised text classification. Inf Sci (Ny). 2018;439–440:61–78.

Patel V, Ramasundarahettige C, Vijayakumar L, Thakur JS, Gajalakshmi V, Gururaj G, et al. Suicide mortality in India: A nationally representative survey. Vol. 379, The Lancet. Lancet Publishing Group; 2012. p. 2343–51.

Fu K, Cheng Q, Wong PWC, Yip PSF. Responses to a Self-Presented Suicide Attempt in Social Media. Crisis. 2013 Nov;34(6):406–12.

Gunn JF, Lester D. Twitter postings and suicide: An analysis of the postings of a fatal suicide in the 24 hours prior to death. Suicidologi. 2015 Jun 1;17(3).

Kailasam VK, Samuels E. Can social media help mental health practitioners prevent suicides? Curr Psychiatr. 2015;14(2):37–39, 51.

Huang X, Xing L, Brubaker JR, Paul MJ. Exploring Timelines of Confirmed Suicide Incidents Through Social Media. Proc - 2017 IEEE Int Conf Healthc Informatics, ICHI 2017. 2017;470–7.

Vioules MJ, Moulahi B, Aze J, Bringay S. Detection of suicide-related posts in Twitter data streams. IBM J Res Dev. 2018;62(1):7:1-7:12.

Choudhury M De, Gamon M, Counts S, Horvitz E. Predicting depression through social media. Proceedings of ICWSM. 2013.

Kiciman E, Kumar M, De Choudhury M, Coppersmith G, Dredze M. Discovering Shifts to Suicidal Ideation from Mental Health Content in Social Media. In 2016.

How Twitter Users Compare to the General Public | Pew Research Center [Internet]. [cited 2020 Jan 1]. Available from: https://www.pewresearch.org/internet/2019/04/24/sizing-up-twitter-users/

Wolk‐Wasserman D. Suicidal communication of persons attempting suicide and responses of significant others. Acta Psychiatr Scand. 1986;73(5):481–99.

Jashinsky J, Burton SH, Hanson CL, West J, Giraud-Carrier C, Barnes MD, et al. Tracking suicide risk factors through Twitter in the US. Crisis. 2014;35(1):51–9.

Catal C, Nangir M. A sentiment classification model based on multiple classifiers. Appl Soft Comput J. 2017 Jan 1;50(50):135–41.

Kiritchenko S, Zhu X, Mohammad SM. Sentiment analysis of short informal texts. J Artif Intell Res. 2014 Aug 20;50:723–62.

Shiori T, NISHIMURA A, AKAZAWA K, ABE R, NUSHIDA H, UENO Y, et al. Incidence of note-leaving remains constant despite increasing suicide rates. Psychiatry Clin Neurosci. 2005 Apr;59(2):226–8.

Sikander D, Arvaneh M, Amico F, Healy G, Ward T, Kearney D, et al. Predicting risk of suicide using resting state heart rate. In: 2016 Asia-Pacific Signal and Information Processing Association Annual Summit and Conference, APSIPA 2016. Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc.; 2017.

Huang Y-P, Goh T, Liew CL. Hunting Suicide Notes in Web 2.0 - Preliminary Findings. In Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE); 2008. p. 517–21.

Varathan KD, Talib N. Suicide detection system based on Twitter. Proc 2014 Sci Inf Conf SAI 2014. 2014;785–8.

Desmet B. Automatic text classi cation for suicide prevention. 2014;1–205.

O’Dea B, Wan S, Batterham PJ, Calear AL, Paris C, Christensen H. Detecting suicidality on twitter. Internet Interv. 2015;2(2):183–8.

De Choudhury M, Kıcıman E. The Language of Social Support in Social Media and its Effect on Suicidal Ideation Risk. Proc . Int AAAI Conf Weblogs Soc Media Int AAAI Conf Weblogs Soc Media. 2017;2017.

Coppersmith G, Ngo K, Leary R, Wood A. Exploratory Analysis of Social Media Prior to a Suicide Attempt. Proc Third Work Comput Lingusitics Clin Psychol. 2016;106–17.

Joseph A, Ramamurthy B. Suicidal behavior prediction using data mining techniques. Int J Mech Eng Technol. 2018;9(4):293–301.

American Association of Suicidology – Suicide Prevention is Everyone’s Business [Internet]. [cited 2020 Apr 8]. Available from: https://suicidology.org/

AL-Jumaili AS. A Hybrid Method of Linguistic and Statistical Features for Arabic Sentiment Analysis. Baghdad Sci J. 2020;17(1(Suppl.)):0385.

Bao Y, Quan C, Wang L, Ren F. The role of pre-processing in twitter sentiment analysis. In: Lecture Notes in Computer Science (including subseries Lecture Notes in Artificial Intelligence and Lecture Notes in Bioinformatics). Springer Verlag; 2014. p. 615–24.

Anand N, Goyal D, Kumar T. Analyzing and Preprocessing the Twitter Data for Opinion Mining. In: Lecture Notes in Networks and Systems. Springer; 2018. p. 213–21.

Dar AR, Ravindran D. Fog computing resource optimization: A review on current scenarios and resource management. Baghdad Sci J. 2019;16(2):419–27.

Cash SJ, Thelwall M, Peck SN, Ferrell JZ, Bridge JA. Adolescent Suicide Statements on MySpace. Cyberpsychology, Behav Soc Netw. 2013;16(3):166–74.

Verma P, Khanday AMUD, Rabani ST, Mir MH, Jamwal S. Twitter sentiment analysis on Indian government project using R. Int J Recent Technol Eng. 2019 Sep 1;8(3):8338–41.

Burnap P, Colombo G, Scourfield J. Machine Classification and Analysis of Suicide-Related Communication on Twitter. 2015;

Ji S, Yu CP, Fung S-F, Pan S, Long G. Supervised Learning for Suicidal Ideation Detection in Online User Content. Hindawi Complex. 2018;2018:1–10.

Chadha A, Kaushik B. A Survey on Prediction of Suicidal Ideation Using Machine and Ensemble Learning. 2019;00(00).

Chiroma F, Liu HAN, Cocea M. Text Classification For Suicide Related Tweets. 2018 Int Conf Mach Learn Cybern. 2:587–92.

المؤلفات المشابهة

يمكنك أيضاً إبدأ بحثاً متقدماً عن المشابهات لهذا المؤلَّف.