World Wide Web, och i synnerhet sociala nätverk online, har ökat uppkopplingen mellan människor så att information kan spridas till miljontals människor på bara några minuter. Denna form av kollektiv smitta på nätet har gett samhället många fördelar, till exempel att tillhandahålla trygghet och katastrofhantering i de omedelbara efterverkningarna av naturkatastrofer. Det utgör emellertid också en potentiell risk för sårbara webbanvändare som får denna information och senare kan komma att skadas. Ett exempel på detta är spridningen av självmordstankar i sociala nät på nätet, som man har uttryckt oro för. I den här artikeln redovisar vi resultaten av ett antal maskinklassificeringar som byggts i syfte att klassificera text om självmord på Twitter. Klassifieraren skiljer mellan det mer oroande innehållet, såsom självmordstankar, och andra självmordsrelaterade ämnen som rapportering av självmord, minnesmärke, kampanj och stöd. Det syftar också till att identifiera flippanta hänvisningar till självmord. Vi byggde en uppsättning baslinjeklassificeringar med hjälp av lexikala, strukturella, emotive och psykologiska funktioner som utvunnits från Twitter-inlägg. Vi förbättrade sedan grundklassificeringen genom att bygga en ensembleklassare med hjälp av Rotation Forest-algoritmen och en metod för beslut om maximal sannolikhet för röstning, baserad på resultatet av basklassning. Detta uppnådde ett F-mått på totalt 0,728 (för 7 klasser, inklusive självmordstankar) och 0,69 för klassen självmordstankar. Vi sammanfattar resultaten genom att reflektera över de viktigaste prediktiva principkomponenterna i självmordstankarna för att ge insikt i det språk som används på Twitter för att uttrycka självmordstankar.
I detta dokument bygger vi vidare på arbetet i REF för att ytterligare undersöka upptäckten av självmordsrelaterad kommunikation.
Machine Classification and Analysis of Suicide-Related Communication on Twitter
{'venue': "HT '15", 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}