算法预测青少年的自杀念头

该团队由杨百翰大学(BYU)、约翰霍普金斯大学和哈佛大学的研究人员组成，他们在杂志上概述了他们的机器学习方法《公共科学图书馆•综合》．该论文还详细介绍了青少年自杀意念和行为的主要预测因素:网络骚扰和欺凌。

研究报告的合著者、杨百翰大学生命科学学院副院长迈克尔·巴恩斯说:“自杀是美国青少年死亡的第二大原因。”“我们必须更好地了解与这个令人心碎的问题相关的风险因素和保护因素。”

研究结果表明，根据青少年所面临的经历，研究人员可以非常准确地预测哪些青少年会表现出自杀的想法(考虑或计划)或自杀行为(尝试)。

该团队分析了179,384名初中生和高中生的数据，以及那些参加了2011年至2017年学生健康和风险预防调查的学生的数据——数据集包括对300多个调查问题的回答和8000多个人口统计信息，结果是处理了12亿个数据点。

在收集数据后，研究人员将各种算法应用于数据，并发现了一个机器学习模型，可以根据提供的数据准确预测哪些青少年会有自杀的想法和行为(STB)。

数据发现，女性(17.7%)比男性(10.8%)更有可能产生自杀的想法和行为，家中没有父亲的青少年比家中有父亲的青少年考虑自杀的可能性高72.6%。

研究人员还发现，该算法发现了哪些风险因素是自杀想法和行为的主要预测因素:通过数字媒体受到威胁或骚扰，在学校被学生欺负或欺负，以及暴露/参与严重的争吵和在家里大喊大叫。

杨百翰大学公共卫生教授、研究合著者卡尔·汉森说:“这项分析发现了青少年自杀想法和行为的最重要的根本原因，并创建了风险概况，让我们更清楚地了解处于危险中的青少年。”“如果你想弄清楚你能做些什么，这些档案是一个很好的开始。”

尽管研究人员预料到了一些风险因素，如欺凌和骚扰，但他们惊讶地发现家庭因素的严重影响。STB的十大预测因素中有三个与家庭情况直接相关:家庭中有严重的争吵，家庭中经常为同一件事争吵，家庭中经常大喊大叫和互相侮辱。

研究小组说，这项研究的意义对预防规划和政策制定至关重要。具体来说，他们希望政策制定者使用STB风险概况及其相关排名来准备针对学校、社区和家庭环境的服务、资源和评估。

“显然，研究结果表明了预防的必要性，而学校可能是帮助减轻欺凌和在线骚扰的最佳起点。调查结果还显示，我们需要加强家庭关系。”“对于社区来说，我们需要能够帮助支持和加强家庭的规划。”