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Suicide Risk on Twitter

机译：Twitter上的自杀风险

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While many studies have explored the use of social media and behavioral changes of individuals, few examined the utility of using social media for suicide detection and prevention. The study by Jashinsky et al. identified specific language patterns associated with a set of twelve suicide risk factors. The authors extended these methods to assess the significance of the language used on Twitter for suicide detection. This article quantifies the use of Twitter to express suicide related language, and its potential to detect users at high risk of suicide. The authors searched Twitter for tweets indicative of 12 suicide risk factors. This paper divided Twitter users into two groups: "high risk" and "at risk" based on two of the risk factors ("self-harm" and "prior suicide attempts") and examined language patterns by computing co-occurrences of terms in tweets which helped identify relationships between suicide risk factors in both groups.
机译：尽管许多研究探索了社交媒体的使用和个人行为的改变，但很少有人研究使用社交媒体进行自杀检测和预防的效用。 Jashinsky等人的研究。确定与十二种自杀风险因素相关的特定语言模式。作者扩展了这些方法，以评估Twitter上用于自杀检测的语言的重要性。本文将量化使用Twitter表达与自杀相关的语言，以及其检测高自杀风险用户的潜力。作者在Twitter上搜索了指示12种自杀危险因素的推文。本文基于两个风险因素（“自我伤害”和“自杀前尝试”）将Twitter用户分为“高风险”和“处于风险中”两类，并研究了语言模式通过计算推文中术语的共现来帮助确定两组中自杀风险因素之间的关系。

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