痛心，大连理工研究生实验室自缢!自杀可预防，

据红星新闻报道，10月13日凌晨2点，网友“红烧土豆叶”在微博发布一篇约两千字的遗书，称自己为大连理工大学化学工程研三学生，在表达自己因课题实验长期受挫可能面临延毕后，准备结束自己的生命，并配图疑似在实验室自缢。

微博截图

该文一经发出，引发众多网友关切。10月14日上午，大连理工大学研究生学院一名办公室工作人员向红星新闻记者确认该学生已去世，“具体情况仍在调查中。”

近年来，自杀越来越成为一个严重的社会公共卫生问题。来自世界卫生组织的数据显示，每年有超过80万人死于自杀，而每例自杀死亡背后有超过20次的自杀尝试。

自杀是15~29岁人群的第二大死亡原因。而自杀是可以预防的，2020年世界预防自杀日的主题是“共同努力，预防自杀”。作为一名自杀预防的实践者，中科院心理研究所研究员朱廷劭和他的团队，正在进行自杀在线预防模式的探索，他们通过人工智能和大数据技术，在微博上主动寻找自杀倾向人群，向他们传达帮助与支持。

朱廷劭

中科院心理研究所社会与工程心理学研究室研究员，博士研究生导师，中国科学院心理研究所继续教育学院大数据心理学专业课程总策划和授课教师

在网上发表自杀言论，不只是说说而已

2012年3月18号，有一位叫“走饭”的微博用户发表了一条微博:“我有抑郁症，所以就去死一死，没有什么重要原因，大家不必在意我的离开。”第二天，这名90后女大学生被证实已自杀死亡。在她的最后一条微博下已有超过一百万条评论，并且每个月还在增加，这里俨然成了心理危机者的“树洞”。朱廷劭团队初期的研究就是从对这条微博留言内容的文本分析开始的。“虽然很多自杀行为的实施非常突然，但在那之前，我们其实可以捕捉到很多信号。”

2013年，朱廷劭开始做网络心理的研究，主要是通过用户的网络行为去了解他们的心理特征和心理变化，包括潜在的自杀行为和自杀风险。

有的人认为，在网上讲自杀的人，只是为了博取别人的关注，并不会真的采取行为。朱廷劭通过研究发现，其实并不是这样。“在网络上表达自杀意念的人，有一半以上，真的会去尝试自杀。这就提醒我们，在网络上看到的每一条跟自杀有关的表达，背后有可能就是一个自杀死亡的真实案例。”

“目前自杀干预的主要困境是主动求助率很低。但其实很多人选择自杀是因为他们不知道该如何求助。”据朱廷劭统计，只有约20%的人明确表示不愿意接受干预，剩下80%的人则是因各种各样的原因没有迈出主动求助的那一步，如不想麻烦他人、对获得帮助没信心、顾虑他人看法、不知道从何获得帮助、担心费用等。“有些人会产生病耻感，担心别人看轻他们，尤其像之前网上有人宣告自杀却遭受网络暴力……公众对自杀的污名化态度，很大程度上也降低了自杀者的求助意愿。”

在这种情况下，朱廷劭希望能够去帮助这群人。他发现，在自杀人群中年轻人占首位，同时他们也是互联网用户的主力军，这两大人群有非常大的重合。这令他萌生了一个想法:或许我们可以通过互联网主动找到那些有自杀倾向的人，并向他们提供帮助。

借助人工智能，让自杀预防从被动变主动

每天约有数千条微博在释放自杀信号，如何找到网线那端或许已在绝望边缘徘徊的人?

朱廷劭做了一个极端情况下的研究--将已确认自杀死亡的微博用户数据与一般用户进行比较。他发现，前者的微博互动更少，更加关注自我，有很多负性消极的表达，并且在夜间更加活跃;表述内容中与死亡相关的词更多一些，与工作相关的词更少一些;表述方式上会更加频繁地使用序列、连接、解释、详述等修辞关系……这说明，自杀死亡用户和一般用户在网络表达内容和方式上都有区别，通过计算机找到有自杀意念人群的方法是有可行性的。

基于上述区别特征，朱廷劭团队做了一个自杀在线主动预防模型。首先利用网络爬虫自动下载网上的微博内容，作为原始数据;其次利用机器学习的模型，即人工智能的一些方法，对每一条微博给出一个预测标注，自动去标注这条微博是否有自杀意念，并按严重程度划分为有自杀意念、有自杀计划、有自杀尝试三个等级;计算机完成初筛后，会由志愿者做第二轮人工的核查，确认这条微博确实有自杀意念后，再做出干预行为。

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