少し時間をとって絵文字キーボードを見てください。怒りの顔、幽霊、ピンヒール、ドーナツ、懐中電灯、タバコをハートに到達するまでスクロールします。
それは愛です。日常的でユーモラスな雰囲気の中で、これらの活気に満ちたカラフルな小さな形は、友人、親、またはパートナーへの愛情の急速な表現になることができます。しかし、傷ついた心や青い心、そして悲しみ、孤独、悲しみを思い起こさせる抑制された心にも注目してください。
これらの小さなキャラクターは私たちが想像している以上に重要であることがわかりました。言語学者、心理学者、コンピューター科学者は、私たちがソーシャルメディアで何をいつ共有するかが、私たちの精神的健康に関する情報を示す可能性があることを発見しつつあります。研究者の中には、機械学習、アルゴリズム、数学的分析が、最も手に負えない公衆衛生上の伝染病の 1 つである自殺を解決するためのツールを医療提供者に提供できると信じている人もいます。
資金不足の分野では、危険にさらされているすべての命を救うことは不可能な目標のように感じられますが、この技術は公衆衛生の専門家や臨床医に自殺リスクを予測する新しいツールを提供することを約束します。米国での自殺率の上昇を考えると、そのような予防は十分に迅速に実現することはできません。
クレジット: vicky leta / mashable
あなたのツイートにあるヒント
自殺リスクの予測は、まさにデータサイエンティストであり心理学者であるグレン・カッパースミス氏がやろうとしていることだ。その使命は緊急のものだ、と彼は言う。
データ疾病管理予防センターが4月に発表した報告書では、男女問わず、10歳から74歳までのすべての年齢層で自殺者数が驚くほど増加していることが明らかになった。1999年から2014年の間に、米国の自殺率は24％増加し、10万人当たり13人となった。 。
新興メンタルヘルス分析会社 Qntfy の創設者兼 CEO として、Coppersmith 氏は機械学習を使用して人間のコミュニケーションの傾向を特定するアルゴリズムを設計しています。この概念は確立された科学であり、単語のスペルを間違えるたびに、自動修正機能が間違いを検出 (または悪化) することがわかっている場合は常にこの概念に依存します。
コッパースミス氏は、この技術が人の精神疾患や自殺行動のリスクを検出するのに役立つと信じている少数の研究者グループに属している。彼の最新作では、勉強北米計算言語学会の年次総会で今月発表されたこの論文では、彼と共著者らは、自殺未遂について公然と話した何百人ものユーザーのツイートと、表示されなかった対照グループのツイートの感情的な内容を推定した。自殺願望や感情。
「あなたが使うそれぞれの言葉は、あなたが誰なのかを知る手がかりのほんの一部を示しています。」
研究者らは、前者のグループの自殺リスクを予測するように設計されたモデルを使用して、アルゴリズムが機能していることを発見し、絵文字のハートが私たちが何気なく予想していた以上のことを語ることができることなど、驚くべきパターンを発見した。
サンプルのほぼ全員がツイートに絵文字を含めていたが、コッパースミス氏とその共著者らは、自殺未遂について話したグループの一部は、同じ年齢や性別の一般的なユーザーと比べて、悲しみを表す狭い範囲の絵文字をより頻繁に使用していることに気づいた。 。彼らはしばしば青や壊れたハートを好んだが、それらの文字だけを使用することは自殺の危険性を示唆するものではないとカッパースミス氏は言う。
研究者らはまた、自殺未遂の前には悲しみを伝えるメッセージが増加し、その後、自殺未遂の前後では悲しいツイートと怒りのツイートの両方が増加していることにも気づいた。
コッパースミス氏の研究には、ユーザーのプライバシーを保護するために実際のツイートは含まれていないが、怒り（「私は言葉のサンドバッグになるだけで十分だ」）と悲しみ（「自分さえまったく情けない」）の両方を示す例が提供されている。私の試みによる傷跡は哀れなものです。」)
「このフレーズを言ったら明らかに問題を抱えているわけではありません」とコッパースミス氏はアルゴリズムについて語る。 「『すべての言語を見てみましょう』と書かれています。あなたが使うそれぞれの言葉は、あなたが誰なのか、何を考えているのか、ある種の精神的危機に陥っているかどうかを知る手がかりのほんの一部を示しています。」
クレジット: vicky leta / mashable
コッパースミス氏は、ソーシャルメディアやモバイルデバイスによって生成されるその他のデータからそのような情報を収集することは、患者の自殺リスクに関する微妙なヒントを探している心理学者にとって不可欠である可能性があると考えている。
1995年に弟を自殺で亡くしたジャネット・シュネルさんは、20年間予防分野で働いており、この新しいアプローチは他の取り組みが失敗したリスクを正確に特定することに成功するかもしれないと信じている。
「新たな窓が開かれたことに、喪失体験者としてとても感謝しました。」
「悲しみのプロセスの一部は、喪失体験者が過去を振り返り、再検討し、何が見逃していたのかを探し続けることです」と、アメリカ自殺学会の喪失部門会長を務めるシュネル氏は言う。
彼女の兄はソーシャルメディアの出現前に亡くなりましたが、シュネルさんは、研究者がそのデータを使用して、しばしば悲劇的な謎のように感じられることを説明するのに役立つことができれば、どれほど強力になるかを知っています。
「新しい窓が開かれたことに、喪失体験者としてとても感謝しました」と彼女は言う。
この研究は最近進歩しているとはいえ、心理学者が実践に使えるほど信頼性の高い研究を生み出すには、依然としてデータサイエンティストと医療専門家とのパートナーシップ、資金調達、そして少なくとも数年はかかるだろう。
カッパースミスの研究がその点に到達するには、彼がすでに生み出したものと同様のさらに多くの洞察と、それらの結論に対するより深い分析が必要です。
だからこそ彼は少なくとも数万人からデータを収集しようとしているし、あなたも自分のデータを寄付することを検討してほしいと願っている。
データを寄付する
4月にQntfyは以下の調査を開始した。私たちのデータは役立ちます、ソーシャル メディア データをボランティアで提供するよう人々に求めます。ツイッター、フェイスブック、インスタグラム、レディットそしてタンブラー。 Coppersmith 氏はまた、人々の身体的パターンや習慣についての洞察を提供する Fitbit、Jawbone、Runkeeper のデータも求めています。
ボランティアは精神的健康と自殺歴に関するいくつかの質問に答えます。この研究では、精神疾患を患っている人も経験していない人も参加するよう呼びかけています。彼らは、パスワードを必要とせずに第三者があなたのアカウントを閲覧できるようにする一般的なツールであるオープン認証を通じて、Qntfy に投稿を匿名化し追跡する許可を与えます。 (Candy Crush などのアプリを Facebook アカウントと同期したことがある場合は、オープン認証を使用したことになります。)
ツイートは削除された可能性があります
目標は、精神的健康状態の新たな治療法につながるデータと研究を生み出すことですが、カッパースミス教授は、人が自殺に至る前の数日、数週間、数か月でどのように行動するかを理解し、自殺の機会が得られる前に介入することで、最終的には命を救いたいと考えています。自殺未遂をする。ソーシャル メディアとモバイル データは、それを現実にする新たな機会を提供します。
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ルイジアナ州バトンルージュにあるサウスイースト・ルイジアナ退役軍人医療システムの自殺予防コーディネーターであるエイプリル・フォアマンは、OurDataHelps の設立当初からアドバイザーとして関わってきました。このプロジェクトを自殺生存者に説明すると、悲痛な反応が起こると彼女は言う。
「彼らの顔の表情、それは大きな悲劇から何かを救い出すことができると人が認識する瞬間です」と彼女は言う。 「変化をもたらす貴重なものが残っています。それは、この恐ろしい悲劇から救い出すことができる小さな善です。」
答えのない質問
その悲劇はしばしば次のように遡ります。危険因子自殺、アルコールや薬物中毒の家族歴、絶望感など。しかし、似たようなライフストーリーを持つ患者の転帰は日常的に異なっており、研究者たちは命を救う違いを理解するのに長い間苦労してきた。
過去数十年間に実施された研究は重要な発見をもたらしたが、この分野の専門家は、予防情報は曖昧であったり、時代遅れであったり、非効率な研究方法に基づいていることが多いと述べている。
自殺を研究している科学者は、長期間にわたって人々の生活における同じ変数を追跡している可能性があります。彼らは、うつ病や自殺願望の霧の中にある人々の心を理解するために、個人の日記を分析し、特定の単語が何回出現したかを集計したこともあります。しかし、彼らができていないのは、その分析を大規模に実行し、人々の日常の経験に関する情報を迅速に収集することです。
クレジット: ゲッティ
OurDataHelps の背後にあるアルゴリズムの利点は、彼女ができないこと、つまりカウントを実行できることだと、フォアマン氏は言います。
フォアマン氏は、リスクの高い退役軍人80～120人の医療記録を定期的に調べているが、そのほとんどは自殺では死亡しない。訓練と専門知識により、彼女は深刻な危険信号を持つ患者を特定する方法を知っていますが、人間の脳の限界も理解しています。
たとえば、音声パターンをリアルタイムで追跡および分析し、統計的に有意なパターンを示し、それを自殺未遂の可能性が高い患者と結び付けることはできません。
適切なシステムの構築
クリスティ・ホリングスヘッド氏は、検出と分析に関する研究をカッパースミス氏と共著しています。心的外傷後ストレス、うつそしてADHDソーシャルメディア上でのオンラインコミュニケーションには、人の精神的健康に関する「非常に強力で一貫した信頼できるシグナル」が含まれていると述べています。
フロリダ人間・機械認知研究所の研究員であるホリングスヘッド氏は、機械学習テクノロジーを利用して、少なくとも数百人のユーザーからの数千件の公開投稿を取得して分析できるようになりました。これらの投稿は合計すると簡単に数十万行のテキストになる可能性があり、スクロールして手動でコーディングすることは不可能です。
これらのタスクをコンピューターにアウトソーシングすることは効率的ですが、ホリングスヘッド氏と同僚が構築しているシステムは、期待しているほど正確ではありません。彼らはデータについて知識に基づいた推測を行っており、たとえばユーザーの性別や年齢を推定しています。少数のユーザー グループからのサンプルを使用すると、バイアスが生じる可能性もあります。
「言語は、脳内で何が起こっているかを示す非常に優れた信号です。」
ホリングスヘッド氏は、OurDataHelps がモデルやアルゴリズムに情報を提供するための包括的でテスト済みのデータセットを科学者に提供することで、ゴールド スタンダードを作成できると信じています。
ホリングスヘッドは、そのような正確さで、精神的な幸福が数値化された自己の一部となる世界を思い描いています。自殺願望がある人、または過去に自殺未遂をした人は、ソフトウェアやアプリを使用してソーシャル メディア フィード上でアルゴリズムを実行し、自分でも気づいていない差し迫った危険にさらされる可能性があります。
「言語は、脳内で何が起こっているかを示す非常に優れた信号です」と彼女は言います。 「幸せそうに見えるようにそれを変えようとしたとしても、アルゴリズムは何が起こっているかの根底にある流れを拾うことができます。」
クレジット: vicky leta / mashable
自殺への道はまっすぐではない
国防総省は最近、統計分析が自殺予測の問題に型破りに適用された場合にどれほど有望であるかを示す 3 つの研究を発表しました。
この研究は、著名な自殺予防研究者であり、ユタ大学国立退役軍人研究センターのエグゼクティブディレクターであり、OurDataHelps イニシアチブの共同研究者でもあるクレイグ・ブライアンによって行われ、動的システムモデリングとして知られる数学的概念が使用されました。
研究者らは、古典的な単一のデータポイント（人が自殺で死亡したとき）に注目する代わりに、公開されているソーシャルメディアの投稿を精査することで、被験者の死亡前のリアルタイムの気分や言語を組み込むことができた。
この研究は 2013 年に始まり、ブライアンとその共著者らは、軍人のソーシャル メディア データに自殺リスクに関する手がかりが含まれているかどうかを理解することに着手しました。特に研究者らは、2年間に自殺で死亡した700人の軍人サンプルとその他の原因で死亡した700人の軍人サンプルからのFacebook投稿を分析した。
彼らは元の仮説を確認しただけでなく、人の自殺を遡及的に予測し、自殺がどのように展開するかについての私たちの仮定に疑問を投げかけるパターンを発見しました。
ブライアンの研究は、自殺に至るまでの経路は直線的ではないことを明らかにしており、そのような考えや行動は止められない下向きのスパイラルになるという一般的な考えに反している。その代わりに、彼の研究では、各軍人の自殺への道筋に重要な変動があることが判明した。
「私たちが最初にやったのは、それを直線のように見ることでした。」
自ら命を絶った人は、ストレスの多い人生の出来事について投稿し、その後否定的な感情や信念を共有する可能性が高かった。これらの投稿の順序は、2 番目のグループの投稿では逆になりました。
対象者が自殺で亡くなる3か月前までは、身近な身体的症状、感情、思考について投稿する傾向があった。 3 か月後にはその傾向はなくなりました。
そして、亡くなる1か月前には、社会的引きこもりやアルコール摂取などの「不適応行動」について頻繁に投稿するようになり、その一方で、自分たちの世界観や自己認識を説明する更新内容はより安定してきました。
「私たちが最初にやったことは、それを直線のように見ることでした」とブライアンは言います。 「しかし、ジェットコースターのように浮き沈みを考え、より複雑な相互作用を行うことで、自殺志願者を検出する能力が大幅に向上し、自殺者がいつ死ぬかを推定する可能性が得られます。」
懐疑と希望
シーラ・ハミルトンさんの夫は10年前に自殺で亡くなっており、彼女はブライアンさんのような研究が成功することを望んでいる。それでも彼女は、データが私たちをこの疫病から救ってくれるかどうかについては懐疑的なままだ。
ハミルトン氏は提唱者であり、著書でもある。私たちが知らなかったすべて: 精神疾患の混乱を追うは、自殺で誰かを失ったことと未遂で生き残ったことの両方についての生存者の話を一般の人々に聞いてもらいたいと考えています。彼女によれば、データは幼少期のトラウマの歴史や、医療制度が最も弱い立場にある患者たちをいかに失敗させたかについての物語ではないという。データでは、人々が助けや治療を求めることを妨げる偏見を克服することはできません。
ツイートは削除された可能性があります
また、カッパースミス氏とその仲間たちが追求している種類のテクノロジーが重大なプライバシーの侵害に当たるのではないかと心配する人もいます。 2014 年、英国の自殺予防非営利団体「サマリタンズ レーダー」は、アルゴリズムを使用して高リスクのキーワードを検索し、支援のためのリソースをユーザーに電子メールで送信する Twitter アプリを立ち上げました。デビューから 10 日以内に、プライバシーへの懸念に対する怒りにより、サマリタンズ レーダーはつるすアプリ。
「この痛みの原因を突き止め、そこから抜け出す方法を見つけるのに役立つツールがさらに増えるでしょう。」
現時点での最善の解決策は、サービスにオプトインした個人からのデータのみを分析することだとカッパースミス氏は考えています。最も弱い立場にある人は参加を選択しないかもしれないが、オプトインの保護措置は個人の公民権を保護し、精神的健康を気にかけていると称する友人による当惑や嫌がらせなどの虐待事件を防ぐことになるだろう。
こうした課題にもかかわらず、カッパースミス氏は希望を持ち続けている。彼は、デジタル データを日常のコミュニケーションに埋め込まれた苦しみを検出するために使用すると、力を与えることができると信じています。その情報は、人々を適切なサポートと治療による治癒への道に導く可能性を秘めています。
カッパースミスは、絶望の淵にいる人々が無力感を感じなくなる未来を思い描いています。
「この痛みの原因を突き止め、そこから抜け出す方法を見つけ、将来的にはその痛みから抜け出すために役立つツールがさらに登場するでしょう」と彼は言う。
誰かと話したい場合、または自殺願望を抱えている場合は、テキストメッセージを送信してください。危機テキスト行741-741 または国家自殺予防ライフライン1-800-273-8255まで。ここにありますリスト国際リソースの。
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