在全球范围内,超过 40 亿人使用社交媒体,从他们的设备中生成了大量数据。这些信息不仅可以用于跟踪他们购买的商品、他们的政治倾向或大流行期间社交媒体的使用模式。它还可以用于帮助更好地检测精神疾病和改善幸福感。

越来越多的研究表明,帖子中的语言模式和图像可以揭示和预测个人的心理健康状况,还可以评估整个人群的心理健康趋势。

由于人工智能、自然语言处理和其他数据科学工具的进步,研究人员、科技公司、政府机构和非政府组织可以利用这些庞大的数据库来寻找心理健康状况的迹象,如抑郁、焦虑和自杀风险.

在某些国家,Facebook 的在线自杀 预防计划 使用 AI 扫描用户帖子中的图片和文字,这些图片和文字可以识别可能有自残倾向的人。一组训练有素的人类评论员会收到显示自杀想法模式的帖子的警报,并向有风险的用户发送心理健康资源。在严重的情况下,可能会通知紧急服务部门警告即将发生的自我伤害风险。

Pinterest 的“富有同情心的搜索”将寻求焦虑和其他心理健康相关主题信息的用户与促进情绪健康的链接联系起来,包括深呼吸活动和更精细的心理治疗练习。 Snapchat 开发了 为你而来 应用内支持功能可帮助可能遇到心理健康挑战的用户。主要功能之一是监控与心理健康状况相关的搜索词,然后为用户提供有用资源的链接和帮助热线的直接链接。

除了科技公司,一些国家也开始通过社交媒体渠道解决心理健康问题。 2018 年,加拿大推出了一项 飞行员 分析随机社交媒体数据以确定地理自杀热点,从而实现资源的适当分配。

许多研究机构也在使用社交媒体数据来开发可供决策者使用的实时观察工具。这些工具分析幸福指数,例如幸福感、其他情绪和心理健康问题的迹象。研究人员最近证明, 抑郁指数与地理和人口模式相关,正如美国疾病控制和预防中心报告的那样。在 COVID-19 大流行期间,当传统调查方法未能足够快地提供结果时,研究人员 使用积极和消极情绪指标 快速评估人口状况。

使用人工智能算法通过社交媒体帖子分析情绪和心理健康状况还处于起步阶段。尽管如此,现在解决技术、伦理、文化和社会问题还为时过早。可能希望仅根据社交媒体信息(例如,通过#depression 等标签)来检测心理健康状况,而不是根据对个人状况的实际临床验证。此外,研究人员可能难以从大多数社交媒体平台轻松提取数据,因此他们发现的范围可能有限。科技公司可能会开发心理健康指标的检测和预测算法,但不会在学术期刊上发表他们的工作或由独立专家小组对其进行审查。

在社交媒体的数据挖掘进一步进行之前,需要解决一些问题。社交媒体上的词汇使用模式如何与临床上严格的心理健康定义相关联?自残检测算法是否需要得到研究界的验证?如何保护用户的隐私和他们的心理健康数据?

众多问题和挑战并没有破坏进一步开发利用技术造福精神健康所需的框架和工具的前所未有的机会。纳入社交媒体的自我伤害检测可以挽救生命,因为处于危险之中的人通常不会接触家人或专业人士。源自社交媒体的心理健康指数也可以作为制定公共卫生政策的工具,因为它们允许实时快速评估新举措的影响并识别高危亚群。

将类似的想法广泛使用将需要公私合作伙伴关系来帮助研究人员访问数据,让人工智能算法变得更加透明,促进协作创新,并最终为管理公共和个人心理健康带来更好的技术解决方案。

如果你需要帮助
如果您或您认识的人正在挣扎或有自杀念头,可以寻求帮助。拨打国家预防自杀生命线 1-800-273-8255 (TALK),使用在线 生命线聊天 或通过发送短信 TALK 至 741741 联系危机短信专线。

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