Predicting national suicide numbers with social media data.
Predicting national suicide numbers with social media data.
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DOI：
10.1371/journal.pone.0061809
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发表时间：
2013
期刊：
影响因子：
3.7
通讯作者：
Kim DK
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Won HH;Myung W;Song GY;Lee WH;Kim JW;Carroll BJ;Kim DK
自杀不仅是一种个人现象，也受到社会和环境因素的影响。鉴于韩国的高自杀率和丰富的社交媒体数据，我们研究了这种新媒体在人口水平上预测自杀完成的潜力。我们测试了两个社交媒体变量（自杀相关和焦虑相关的博客条目），沿着经典的社会，经济和气象变量作为自杀的预测因子，时间超过3年（2008年至2010年）。这两个社交媒体变量都与自杀频率密切相关。自杀变量显示出高变异性，并对名人自杀事件作出反应，而焦虑变量显示出较长的长期趋势，变异性较低。我们将这些分别解释为社会情感和社会情绪的反映。在最终的多变量模型中，两个社交媒体变量，特别是焦虑变量，取代了两个经典的经济预测指标-消费者价格指数和失业率。使用2年训练数据集（2008年至2009年）开发的预测模型在2010年的数据中得到了验证，并且在控制名人自杀效应的敏感性分析中具有鲁棒性。这些结果表明，社交媒体数据可能在国家自杀预测和预防方面具有价值。
Suicide is not only an individual phenomenon, but it is also influenced by social and environmental factors. With the high suicide rate and the abundance of social media data in South Korea, we have studied the potential of this new medium for predicting completed suicide at the population level. We tested two social media variables (suicide-related and dysphoria-related weblog entries) along with classical social, economic and meteorological variables as predictors of suicide over 3 years (2008 through 2010). Both social media variables were powerfully associated with suicide frequency. The suicide variable displayed high variability and was reactive to celebrity suicide events, while the dysphoria variable showed longer secular trends, with lower variability. We interpret these as reflections of social affect and social mood, respectively. In the final multivariate model, the two social media variables, especially the dysphoria variable, displaced two classical economic predictors – consumer price index and unemployment rate. The prediction model developed with the 2-year training data set (2008 through 2009) was validated in the data for 2010 and was robust in a sensitivity analysis controlling for celebrity suicide effects. These results indicate that social media data may be of value in national suicide forecasting and prevention.
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影响因子：
4.4
作者：
Ceccherini-Nelli, Alfonso;Priebe, Stefan
通讯作者：
Priebe, Stefan
DOI：
10.1002/ajmg.c.30041
发表时间：
2005-02-15
影响因子：
3.1
作者：
Bertolote, JM;Fleischmann, A
通讯作者：
Fleischmann, A
影响因子：
7.7
作者：
GOULD, MS;PETRIE, K;WALLENSTEIN, S
通讯作者：
WALLENSTEIN, S
DOI：
10.3109/00048679109064445
发表时间：
1991-12-01
影响因子：
4.6
作者：
LESTER, D;YANG, BJ
通讯作者：
YANG, BJ
影响因子：
10.5
作者：
EASTWOOD, MR;PEACOCKE, J
通讯作者：
PEACOCKE, J