自殺預報系統

自殺預報系統

自殺預報系統由韓國成均館醫大三星首爾醫院和社交媒體分析企業daumsoft共同開發,它具有約達1.5億的SNS龐大資料庫,可對物價、股價指數、日照量、氣溫、名人自殺效應等自殺誘因進行實時分析,並提請注意和發出警告。2010年,該系統預測的準確率達到79%。

簡介

自殺預報系統由韓國成均館醫大三星首爾醫院和社交媒體分析企業daumsoft共同開發,它可向天氣預報一樣預報自殺危險高峰期,並提請注意和發出警告,是全球首個自殺預報系統。

2013年5月27日,該系統首度在韓國公開。

研發背景

自殺預報系統自殺預報系統

韓國素被稱為“自殺共和國”,韓國的自殺率在OECD中也是名列前茅,長期居高不下。為此,韓國成均館醫大三星首爾醫院和社交媒體分析企業daumsoft合作,共同研發了以SNS(社交服務)為基礎的自殺預報系統。

研究團隊曾將韓國從2008年1月1日到2009年12月31日的《國家自殺統計》和SNS上的自殺或者與自殺相關的詞語出現頻度做了關聯比較分析。結果顯示,當韓國國內自殺率處較高水平時,SNS上“累”和“自殺”等詞語出現頻率增高。通常諸如此類字樣主要通過部落格推特以“累死了”以及“不想活了”等形式出現。

研發目的

研究團隊將社會、經濟、天氣等指標與SNS大規模數據相結合,提供自殺傾向走勢,旨在降低自殺率,並且在政府制定自殺預防政策時,有望以“自殺預警”、“自殺警告”等方式給出參考數據,作出預報。在未來,若預報更準確,周邊的人會給予帶有自殺危險因素的人更多關心,這樣能有效地阻止自殺。

主要特徵

該系統最大的特徵是擁有1.5億份以SNS為基本的實時大量分析數據,並收集了與自殺有關的物價、失業率、股票指數、日照量、氣溫和名人自殺等因素。

工作原理

該系統的工作原理是通過SNS,實時找出與自殺有關的辭彙的出現頻率並結合存在的自殺因素,從而分析出自殺的危險程度。在自殺危險度高的時期,可提前發出有關警告信息。

準確率

2010年,該系統預測的準確率達到79%。

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