要約
背景: 人工知能 (AI) の最近の進歩は自殺の評価に大きく貢献しましたが、この複雑な行動に関する理論的な理解はまだ限られています。
目的: この研究は、AI 手法を活用して、自殺行動を誘発または悪化させる隠れた危険因子を明らかにすることを目的としています。
方法: 一次データセットには、ゴールドスタンダードであるコロンビア自殺重症度評価尺度を完了した 1,006 人のユーザーによる 228,052 件の Facebook 投稿が含まれていました。
このデータセットは、優先仮説を持たないボトムアップの研究パイプラインを使用して分析され、その結果は新しいデータセットのトップダウン分析を使用して検証されました。
この二次データセットには、同じ自殺尺度およびうつ病と退屈を測定する十分に検証された尺度に対する 1,062 人の参加者による回答が含まれていました。
結果: ほぼ完全に自動化された AI 誘導の研究パイプラインにより、自殺のリスクを予測する 4 つの Facebook トピックが生成されました。その中で最も強力な予測因子は退屈でした。
APA PsycInfo を使用した包括的な文献レビューにより、退屈が自殺の特有の危険因子として認識されることはほとんどないことが明らかになりました。
二次データセットの補完的なトップダウンパス分析により、退屈とうつ病が媒介する自殺との間接的な関係が明らかになりました。
同等の媒介関係が Facebook の主要データセットでも観察されました。
しかし、ここでは、退屈と自殺リスクとの直接的な関係も観察されました。
結論: AI 手法を統合することで、これまで十分に研究されていなかった自殺の危険因子を発見することができました。
この研究は、うつ病に関係なく、退屈が自殺行動を引き起こす可能性のある不適応な「成分」であることを示唆している。
この負担の大きい、時には実存的な経験に臨床医の注意を向けるため、さらなる研究が推奨されます。
要約(オリジナル)
Background: Recent advancements in Artificial Intelligence (AI) contributed significantly to suicide assessment, however, our theoretical understanding of this complex behavior is still limited. Objective: This study aimed to harness AI methodologies to uncover hidden risk factors that trigger or aggravate suicide behaviors. Method: The primary dataset included 228,052 Facebook postings by 1,006 users who completed the gold-standard Columbia Suicide Severity Rating Scale. This dataset was analyzed using a bottom-up research pipeline without a-priory hypotheses and its findings were validated using a top-down analysis of a new dataset. This secondary dataset included responses by 1,062 participants to the same suicide scale as well as to well-validated scales measuring depression and boredom. Results: An almost fully automated, AI-guided research pipeline resulted in four Facebook topics that predicted the risk of suicide, of which the strongest predictor was boredom. A comprehensive literature review using APA PsycInfo revealed that boredom is rarely perceived as a unique risk factor of suicide. A complementing top-down path analysis of the secondary dataset uncovered an indirect relationship between boredom and suicide, which was mediated by depression. An equivalent mediated relationship was observed in the primary Facebook dataset as well. However, here, a direct relationship between boredom and suicide risk was also observed. Conclusions: Integrating AI methods allowed the discovery of an under-researched risk factor of suicide. The study signals boredom as a maladaptive ‘ingredient’ that might trigger suicide behaviors, regardless of depression. Further studies are recommended to direct clinicians’ attention to this burdening, and sometimes existential experience.
arxiv情報
| 著者 | Shir Lissak,Yaakov Ophir,Refael Tikochinski,Anat Brunstein Klomek,Itay Sisso,Eyal Fruchter,Roi Reichart |
| 発行日 | 2024-04-22 10:16:02+00:00 |
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