Abstrakt. Att automatiskt upptäcka självmordsbenägna personer i sociala nätverk är en verklig social fråga. I Frankrike är självmordsförsök en ekonomisk börda med starka socioekonomiska konsekvenser. I den här artikeln beskriver vi en fullständig process för att automatiskt samla in misstänkta tweets enligt en vokabulär av ämnen självmordspersoner används för att prata. Vi fångar automatiskt tweets som indikerar självmordsriskbeteende baserat på enkla klassificeringsmetoder. Ett gränssnitt för psykiatriker har införts för att göra det möjligt för dem att konsultera misstänkta tweets och profiler i samband med dessa tweets. Metoden har validerats för verkliga datauppsättningar. De tidiga återkopplingarna från psykiatriker är uppmuntrande och gör det möjligt att överväga ett personligt svar utifrån den uppskattade risknivån.
Ett tillvägagångssätt med en vokabulär av ämnen som självmordsbenägna personer är vana vid att tala presenteras i REF.
Mining Twitter for Suicide Prevention
{'venue': 'NLDB', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}