論文の概要: Detecting Early and Implicit Suicidal Ideation via Longitudinal and Information Environment Signals on Social Media

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2510.14889v1
• Date: Thu, 16 Oct 2025 17:09:14 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-10-17 21:15:14.964688
• Title: Detecting Early and Implicit Suicidal Ideation via Longitudinal and Information Environment Signals on Social Media
• Title（参考訳）: ソーシャルメディア上での縦・情報環境信号による早期・急激な適切な思想の検出
• Authors: Soorya Ram Shimgekar, Ruining Zhao, Agam Goyal, Violeta J. Rodriguez, Paul A. Bloom, Hari Sundaram, Koustuv Saha,
• Abstract要約: ソーシャルメディア上では、自殺観念(SI)を経験している多くの人は、その苦悩を明示的に明らかにしていない。 本研究では,ユーザの情報環境をモデル化する計算フレームワークを開発し,その長手姿勢履歴と近親者の談話の両方から構成する。 Redditで1000人(500ケースと500コントロール)を対象にした調査では、個人のみのベースラインよりも早期かつ暗黙的なSI検出が15%向上した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 12.559986358231633
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: On social media, many individuals experiencing suicidal ideation (SI) do not disclose their distress explicitly. Instead, signs may surface indirectly through everyday posts or peer interactions. Detecting such implicit signals early is critical but remains challenging. We frame early and implicit SI as a forward-looking prediction task and develop a computational framework that models a user's information environment, consisting of both their longitudinal posting histories as well as the discourse of their socially proximal peers. We adopted a composite network centrality measure to identify top neighbors of a user, and temporally aligned the user's and neighbors' interactions -- integrating the multi-layered signals in a fine-tuned DeBERTa-v3 model. In a Reddit study of 1,000 (500 Case and 500 Control) users, our approach improves early and implicit SI detection by 15% over individual-only baselines. These findings highlight that peer interactions offer valuable predictive signals and carry broader implications for designing early detection systems that capture indirect as well as masked expressions of risk in online environments.
• Abstract（参考訳）: ソーシャルメディア上では、自殺観念(SI)を経験している多くの人は、その苦悩を明示的に明らかにしていない。 代わりに、サインは日々の投稿やピアインタラクションを通じて間接的に現れることがある。 このような暗黙のシグナルを早期に検出することは重要であるが、依然として困難である。 我々は,早期かつ暗黙的なSIを前向きな予測タスクとして捉え,ユーザの情報環境をモデル化する計算フレームワークを開発した。 DeBERTa-v3モデルにおいて,ユーザと近隣ユーザのインタラクションを時間的に整列させるため,ネットワークの中央集中度尺度を適用した。 Redditで1000人(500ケースと500コントロール)を対象にした調査では、個人のみのベースラインよりも早期かつ暗黙的なSI検出が15%向上した。 これらの知見は、ピアインタラクションが価値ある予測信号を提供し、オンライン環境におけるリスクの隠蔽表現と同様に間接的にキャプチャーする早期検知システムを設計するための幅広い意味を持つことを示している。

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