近18万人研究发现：新算法可预测青少年自杀倾向，准确率高达91%！
来自杨百翰大学、约翰霍普金斯大学和哈佛大学的研究人员创建了一种算法 ， 可以预测青少年的自杀倾向和行为 ， 准确率达到91% 。
【近18万人研究发现：新算法可预测青少年自杀倾向，准确率高达91%！】研究人员在发表在PLOS ONE上的一篇文章中概述了他们的机器学习方法 ， 他们还详细介绍了在青少年中预测自杀倾向和行为的主要风险因素：网络骚扰和欺凌事件 。
自杀是美国青少年死亡的第二大原因 ， 人们必须更好地了解与这一问题相关的风险因素以及保护性因素 。
研究结果显示 ， 研究人员可以根据青少年面临的经历 ， 高度准确地预测哪些青少年会表现出自杀倾向（考虑或计划）或自杀行为（企图） 。
该团队分析了179384名初中和高中学生的数据 ， 其中包括2011-2017年参加学生健康和风险预防调查的学生 。 该数据集包括对300多个调查问题的回答和8000多个人口统计学信息 。 然后 ， 研究人员将各种算法应用于数据 ， 生成了一个机器学习模型 ， 根据所提供的数据准确地预测哪些青少年有自杀的想法和行为 。
数据显示 ， 女性比男性更有可能出现自杀的想法和行为（17.7%） ， 那些没有父亲的青少年比有父亲的青少年更可能出现自杀的想法（72.6%） 。
最重要的是 ， 该算法发现了自杀想法和行为的主要因素：
1）在网络上受到威胁或骚扰；
2）在学校被学生挑衅或欺负；
3）在家里接触/参与严重的争吵 。
这项分析发现了青少年产生自杀想法最重要的根源 ， 使人们对处于风险中的青少年有了更清晰的认识 ，
研究人员对一些风险因素（如欺凌和骚扰）并不惊讶 ， 但看到家庭因素会产生严重影响时 ， 他们有点吃惊 。 在十大预测因素中 ， 有三个直接与家庭情况有关：
1）身处一个有严重争吵的家庭；
2）身处一个为同样的事情反复争吵的家庭；
3）身处一个互相吼叫和侮辱的家庭 。
研究小组说 ， 这项研究的意义对于预防计划和政策制定至关重要 。 这些结果说明了预防的必要性 ， 学校可能是帮助减轻欺凌和网络骚扰的最佳起点 。 而对于家庭环境来说 ， 人们还需要能够帮助支持家庭的方案 。
该研究论文题为\"Predicting suicidal thoughts and behavior among adolescents using the risk and protective factor framework: A large-scale machine learning approach\" ， 已发表在PLOS ONE期刊上 。 主要作者为Orion Weller 。
前瞻经济学人APP资讯组
参考资料：https://journals.plos.org/plosone/article?id=10.1371/journal.pone.0258535
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