社交媒体分析预测自杀风险的技术解析

3个问题与Philip Resnik：分析社交媒体理解自杀风险

Philip Resnik是马里兰大学语言学系和高级计算机研究所的教授，他正在应用机器学习技术分析社交媒体数据，试图预测心理健康的重要方面，重点关注自杀风险问题。

问：您在ML峰会的演讲主题是什么？

我将讨论使用自然语言处理和机器学习解决心理健康领域的高影响力问题，特别是与自杀相关的问题。全球心理健康问题的成本与心血管疾病相当，年度经济负担超过癌症、糖尿病和呼吸系统疾病的总和。即使在疫情之前，自杀本身就是一个全球性悲剧。

问：为什么这个话题在科学界特别相关？

对语言及其包含的信号形成细致理解对心理健康护理至关重要。语言可以为了解个人福祉提供重要窗口。心理健康提供者通过临床访谈评估患者状况，心理治疗也是一个基于语言的过程。在这些临床接触之间的间隙中，人们的日常语言使用可以为了解他们的经历、行为和心理状态提供关键窗口。

同时，人类语言是当前机器学习革命的核心。考虑自然语言处理和机器学习中最令人兴奋的发展，比如我们在表示意义、做出合理推断、发现模式和预测行为方面的能力进步。这些是由三个因素驱动的：大量文本的可用性、利用这些信息的新计算思想，以及大规模应用这些想法的计算能力。

问：使用自然语言处理和机器学习解决心理健康高影响力问题面临哪些挑战？

一个关键挑战是以尊重隐私的方式进行这项工作。当大量研究团队使用共同的问题定义和共享的数据集探索解决问题的不同方法时，机器学习才能取得最有意义的进展。然而，心理健康数据——以及更广泛的医疗数据——非常敏感，这使得那种社区层面的专注难以实现。

为了解决这个问题，我采用了数据飞地的概念：不是将数据集发送给研究人员，而是将研究人员带到数据中。工作完全在安全基础设施内进行，未经仔细审查，任何内容都不能离开平台。

另一个挑战是仅考虑技术是不够的。作为科学家和技术专家，我们经常没有花足够时间问"然后呢？"这个问题。即使技术运行良好，我们如何将其整合到心理健康护理生态系统中，以适当尊重伦理问题、提供者的实际考虑和患者的需求？

我们不能只研究问题的技术方面，并期望其他人找出正确的使用方法。"然后呢？"需要从一开始就指导我们的思考。为了实现这一点，技术专家和心理健康专家之间的有效合作是必须的。
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