近18萬人研究發現：新算法可預測青少年自殺傾向，準確率高達91%！

來自楊百翰大學、約翰霍普金斯大學和哈佛大學的研究人員創建了一種算法，可以預測青少年的自殺傾向和行為，準確率達到91%。

研究人員在發表在PLOS ONE上的一篇文章中概述了他們的機器學習方法，他們還詳細介紹了在青少年中預測自殺傾向和行為的主要風險因素：網絡騷擾和欺凌事件。

自殺是美國青少年死亡的第二大原因，人們必須更好地了解與這一問題相關的風險因素以及保護性因素。

研究結果顯示，研究人員可以根據青少年面臨的經歷，高度準確地預測哪些青少年會表現出自殺傾向（考慮或計劃）或自殺行為（企圖）。

該團隊分析了179,384名初中和高中學生的數據，其中包括2011-2017年參加學生健康和風險預防調查的學生。該數據集包括對300多個調查問題的回答和8000多個人口統計學信息。然后，研究人員將各種算法應用于數據，生成了一個機器學習模型，根據所提供的數據準確地預測哪些青少年有自殺的想法和行為。

數據顯示，女性比男性更有可能出現自殺的想法和行為（17.7%），那些沒有父親的青少年比有父親的青少年更可能出現自殺的想法（72.6%）。

最重要的是，該算法發現了自殺想法和行為的主要因素：

1）在網絡上受到威脅或騷擾；

2）在學校被學生挑釁或欺負；

3）在家里接觸/參與嚴重的爭吵。

這項分析發現了青少年產生自殺想法最重要的根源，使人們對處于風險中的青少年有了更清晰的認識， 

研究人員對一些風險因素（如欺凌和騷擾）并不驚訝，但看到家庭因素會產生嚴重影響時，他們有點吃驚。在十大預測因素中，有三個直接與家庭情況有關：

1）身處一個有嚴重爭吵的家庭；

2）身處一個為同樣的事情反復爭吵的家庭；

3）身處一個互相吼叫和侮辱的家庭。

研究小組說，這項研究的意義對于預防計劃和政策制定至關重要。這些結果說明了預防的必要性，學校可能是幫助減輕欺凌和網絡騷擾的最佳起點。而對于家庭環境來說，人們還需要能夠幫助支持家庭的方案。

該研究論文題為"Predicting suicidal thoughts and behavior among adolescents using the risk and protective factor framework: A large-scale machine learning approach"，已發表在PLOS ONE期刊上。主要作者為Orion Weller。

前瞻經濟學人APP資訊組

參考資料：https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0258535

標簽： 青少年 自殺 算法