Twitter undersöks alltmer som ett sätt att upptäcka psykisk hälsa, inklusive depression och självmord, i befolkningen. Validerade och tillförlitliga metoder är dock ännu inte helt fastställda. Denna studie syftade till att undersöka om graden av oro för en självmordsrelaterad post på Twitter kunde fastställas enbart på grundval av innehållet i posten, som bedöms av mänskliga kodare och sedan replikeras av maskininlärning. Mellan den 18 februari 2014 och den 23 april 2014 övervakades Twitter för en rad självmordsrelaterade fraser och termer med hjälp av det offentliga programgränssnittet (API). Matchande tweets har lagrats i ett dataanmärkningsverktyg som utvecklats av Commonwealth Scientific and Industrial Research Organisation (CSIRO). Under denna tid samlades 14 701 självmordsrelaterade tweets in: 14% valdes slumpmässigt (n = 2000) och delades in i två lika uppsättningar (Set A och B) för kodning av mänskliga forskare. Totalt klassificerades 14 % av de självmordsrelaterade tweetsen som "starkt oroande", där majoriteten kodades som "eventuellt rörande" (56 %) och resten (29 %) ansågs vara "säkra att ignorera". Den totala överenskommelsen mellan kodarna för människor uppgick till 76 % (genomsnitt δ = 0,55). Maskininlärningsprocesser tillämpades därefter för att bedöma om en "starkt rörande" tweet kunde identifieras automatiskt. Datorklassifieraren identifierade korrekt 80 % av "starkt om" tweets och visade en ökande ökning av noggrannheten; men framtida förbättringar är nödvändiga eftersom en platå inte uppnåddes när mängden data ökade. Den aktuella studien visade att det är möjligt att särskilja graden av oro bland självmordsrelaterade tweets, med hjälp av både mänskliga kodare och en automatisk maskinklassare. Det är viktigt att maskinens klassificeringskodare replikerade noggrannheten hos de mänskliga kodarna. Resultaten bekräftade att Twitter används av enskilda för att uttrycka självmord och att sådana inlägg väckte en viss oro som motiverade ytterligare utredning. Emellertid är den prediktiva kraften för faktiskt självmordsbeteende ännu inte känd och resultaten identifierar inte direkt mål för ingripande.
Slutligen använde REF mänskliga kodare för att kategorisera Twitter-inlägg som "starkt om", "eventuellt om" och "säkert att ignorera".
Detecting suicidality on Twitter
{'venue': None, 'journal': 'Internet Interventions', 'mag_field_of_study': ['Psychology']}