論文の概要: Characterizing Online Activities Contributing to Suicide Mortality among Youth
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2507.16185v1
- Date: Tue, 22 Jul 2025 02:55:51 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2025-07-23 21:34:13.943154
- Title: Characterizing Online Activities Contributing to Suicide Mortality among Youth
- Title（参考訳）: 若者の自殺死亡率に寄与するオンライン活動の特徴付け
- Authors: Aparna Ananthasubramaniam, Elyse J. Thulin, Viktoryia Kalesnikava, Silas Falde, Jonathan Kertawidjaja, Lily Johns, Alejandro Rodríguez-Putnam, Emma Spring, Kara Zivin, Briana Mezuk,
- Abstract要約: 近年の若年自殺の増加は、オンライン体験がこの公衆衛生問題にどのように貢献するかを緊急に理解する必要があることを浮き彫りにしている。
2013-2022年における死亡調査のオープンテキストサマリー29,124件を用いて,自死の文脈化に関係があると考えられる12種類のオンライン活動を特定するためのセマンティック分析を行った。
我々の研究は、自殺リスクの異なる段階に対応する、自己への害、他人への害、対人関係、オンライン活動レベル、ライフイベントに関連するいくつかのオンライン活動を明らかにする。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 33.1793562390762
- License: http://creativecommons.org/publicdomain/zero/1.0/
- Abstract: The recent rise in youth suicide highlights the urgent need to understand how online experiences contribute to this public health issue. Our mixed-methods approach responds to this challenge by developing a set of themes focused on risk factors for suicide mortality in online spaces among youth ages 10-24, and a framework to model these themes at scale. Using 29,124 open text summaries of death investigations between 2013-2022, we conducted a thematic analysis to identify 12 types of online activities that were considered by investigators or next of kin to be relevant in contextualizing a given suicide death. We then develop a zero-shot learning framework to model these 12 themes at scale, and analyze variation in these themes by decedent characteristics and over time. Our work uncovers several online activities related to harm to self, harm to others, interpersonal interactions, activity levels online, and life events, which correspond to different phases of suicide risk from two prominent suicide theories. We find an association between these themes and decedent characteristics like age, means of death, and interpersonal problems, and many themes became more prevalent during the 2020 COVID-19 lockdowns. While digital spaces have taken some steps to address expressions of suicidality online, our work illustrates the opportunities for developing interventions related to less explicit indicators of suicide risk by combining suicide theories with computational research.
- Abstract（参考訳）: 近年の若年自殺の増加は、オンライン体験がこの公衆衛生問題にどのように貢献するかを緊急に理解する必要があることを浮き彫りにしている。
本稿では,10～24歳の若者のオンライン空間における自殺死亡リスク要因と,これらのテーマを大規模にモデル化する枠組みを考案し,この課題に対処する。
2013-2022年における死亡調査のオープンテキストサマリー29,124件を用いて,自死の文脈化に関係があると考えられる12種類のオンライン活動を特定するためのセマンティック分析を行った。
次に、これらの12のテーマを大規模にモデル化するゼロショット学習フレームワークを開発し、これらのテーマの変動を時間的特性と時間的変化によって分析する。
我々の研究は、自殺リスクの異なる段階に対応する、自己への害、他人への害、対人関係、オンライン活動レベル、ライフイベントに関連するいくつかのオンライン活動を明らかにする。
我々は、これらのテーマと、年齢、死の手段、対人的な問題といった決定的な特徴の関連を見いだし、2020年の新型コロナウイルスのロックダウンで多くのテーマがより広まりました。
デジタル空間は自殺の表現をオンラインで表現するためにいくつかのステップを踏んでいるが、我々の研究は、自殺理論と計算研究を組み合わせることで自殺リスクの指標の少ない指標に関する介入を開発する機会を描いている。
関連論文リスト
- Protective Factor-Aware Dynamic Influence Learning for Suicide Risk Prediction on Social Media [18.11310473523054]
本研究では,リスク要因と保護要因の動的影響を同時に学習し,その後の自殺リスクを予測する新しい枠組みを提案する。
提案したモデルは,3つのデータセットにわたる最先端モデルと大規模言語モデルよりも大幅に優れている。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-07-14T07:41:54Z) - Interpersonal Theory of Suicide as a Lens to Examine Suicidal Ideation in Online Spaces [5.516496534621168]
我々は、Redditのr/SuicideWatchからの59,607の投稿を分析するために、Interpersonal Theory of Suicide (IPTS) を分析レンズとして使用した。
リスクの高いSIポストは、計画、試み、方法、ツール、弱点と痛みを表しています。
AIは構造的コヒーレンスを改善したが、専門家による評価は、動的でパーソナライズされ、深く共感的なサポートを提供する上で、永続的な欠点を強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2025-04-17T18:40:55Z) - Harmful Suicide Content Detection [35.0823928978658]
本研究では,オンライン自殺内容の有害なレベルを5つに分類するための有害な自殺内容検出タスクを導入する。
コントリビューションには,新たな検出タスクの提案,専門家アノテーションを用いたマルチモーダル韓国ベンチマーク,違法かつ有害なコンテンツの検出にLLMを用いた戦略の提案などが含まれている。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-06-03T03:43:44Z) - Predicting suicidal behavior among Indian adults using childhood trauma,
mental health questionnaires and machine learning cascade ensembles [0.0]
若者の間では、自殺はインドの主要な死因であり、国民の自殺率は約16%である。
近年,様々な行動特性を用いて自殺行動を予測する機械学習アルゴリズムが登場している。
本研究では、子どもの外傷、異なるメンタルヘルスパラメータ、その他の行動要因に基づく自殺行動を予測するために、異なる機械学習アルゴリズムとアンサンブルを開発した。
論文 参考訳（メタデータ） (2024-01-31T09:49:46Z) - Language Generation Models Can Cause Harm: So What Can We Do About It?
An Actionable Survey [50.58063811745676]
この研究は、言語生成モデルから潜在的脅威や社会的害に対処するための実践的な方法の調査を提供する。
言語生成者のさまざまなリスク・ハームを検知・改善するための戦略の構造化された概要を提示するために、言語モデルリスクのいくつかの先行研究を取り上げる。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-10-14T10:43:39Z) - Am I No Good? Towards Detecting Perceived Burdensomeness and Thwarted
Belongingness from Suicide Notes [51.378225388679425]
本稿では,自殺ノートから知覚的バーデンサムネス(PB)とThwarted Belongingness(TB)を検出する新しい課題に対処するエンドツーエンドマルチタスクシステムを提案する。
また、ベンチマークCEASE-v2.0データセットに基づいて、手動で翻訳したコード混合自殺メモコーパス、CoMCEASE-v2.0を導入する。
自殺ノートの時間方向と感情情報を利用して全体のパフォーマンスを向上する。
論文 参考訳（メタデータ） (2022-05-20T06:31:08Z) - Quantifying the Suicidal Tendency on Social Media: A Survey [0.0]
自殺は早産だが予防可能な死因の1つである。
近年の研究では、ソーシャルメディアデータのマイニングが、利用者の自殺傾向の定量化に役立っていることが示されている。
本書は、精神医療の分類を解明し、ソーシャルメディアデータにおける自殺傾向の定量化の可能性を検討するための最近の試みを強調している。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-10-04T12:26:14Z) - Fragments of the Past: Curating Peer Support with Perpetrators of
Domestic Violence [88.37416552778178]
我々は,過去フラグメントの設計と展開において,6人の支援労働者と18人の加害者とともに働いた10ヶ月の研究を報告した。
私たちは、暴力から脱却した経験をデジタルで強化された成果物、すなわち「フラグメント」を作ることが、メッセージのモチベーションと仲間間のラッピングをいかに翻訳するかを共有します。
これらの知見は、挑戦的な人口を持つ将来のネットワーク設計の実践的考察の基礎となる。
論文 参考訳（メタデータ） (2021-07-09T22:57:43Z) - Understanding the temporal evolution of COVID-19 research through
machine learning and natural language processing [66.63200823918429]
重症急性呼吸器症候群2号(SARS-CoV-2)による新型コロナウイルス感染症(COVID-19)の流行は、世界中の人々の生活や社会に影響を与え続けている。
私たちは複数のデータソース、すなわちPubMedとArXivを使用し、現在のCOVID-19研究の風景を特徴づけるために、いくつかの機械学習モデルを構築しました。
調査の結果,PubMedとArXivで利用可能な研究の種類は異なることが確認された。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-07-22T18:02:39Z) - Suicidal Ideation and Mental Disorder Detection with Attentive Relation
Networks [43.2802002858859]
本稿では,語彙に基づく感情スコアと潜在トピックを用いたテキスト表現を強化する。
本研究は,自殺思考と精神障害を関連するリスク指標を用いて検出する関係ネットワークを提案する。
論文 参考訳（メタデータ） (2020-04-16T11:18:55Z)
関連論文リストは本サイト内にある論文のタイトル・アブストラクトから自動的に作成しています。
指定された論文の情報です。
本サイトの運営者は本サイト（すべての情報・翻訳含む）の品質を保証せず、本サイト（すべての情報・翻訳含む）を使用して発生したあらゆる結果について一切の責任を負いません。