分析脸书 救学生一命

(图/本报系资料照片

最近一连串学生自杀的事件让人扼腕,自杀是多重因素造成,根据2019年自杀企图通报资料统计结果发现,与2018年相比,14岁以下及15至24岁自杀通报人次占率上升,其他年龄层则为下降。14岁以下及15至24岁的自杀企图者中,除了情感问题精神疾病问题外,校园问题也是主要自杀原因,所以如何积极辅导同学,及早发现自杀倾向,是校园安全刻不容缓的问题。

若因重大压力导致自杀,时间平均约需几个月;若因严重心生理疾病导致自杀,过程可能需要数年。所以及早发现和介入,可避免憾事发生。现在大学校园里有辅导专任或兼任老师,但往往人数不够且除非同学自行前往,很难及早发现自杀倾向。大学也有导师,但因选课分散不像中小学导师可以和学生朝夕相处,也无法深入了解学生,所以也难及早发现和介入。

而且大学生很多是离乡背井,家人不在身边,若独自赁居在外更与同学隔绝,造成他们是高危险群,最近的一些案例都符合这些特征。所以广建宿舍让同学都住在校园内和同学生活在一起,是一个起码可以让学生不会感到孤独的做法。

无独有偶,以色列每年约有500例自杀事件,它也是24岁以下以色列人中排名第一的死亡原因。虽然心理健康咨询精神病诊疗可以证明是有效的,但这仅适用于已诊断出该问题且在正在接受治疗者。自杀倾向在普通人群中仍然无法识别,而且由于许多高危险人群没有寻求帮助,另外由于《个资法》,也无法由扫描大量病历来抓出高危险群。

尽管过去数十年来进行了非常深入的研究,但根据人口、心理和医学数据预测自杀倾向的尝试并没有特别成功。而以色列不愧是科技先进国家利用人工智慧科技开发了一种将机器学习、自然语言处理以及心理和精神分析工具相结合的系统。这个系统可以侦测到一般人群中的早期自杀倾向,而不仅仅是那些寻求心理健康咨询的人。

这个系统总共分析了美国成年人撰写的超过8万条的脸书,并将其使用的语言与各种心理指标进行了分类和比较,这种基于自然语言处理的演算法的强大之处在于它具有分析大量语言线索能力,这是人类无法做到的。

早期侦测、早期咨询、早期陪伴关怀和早期治疗是预防自杀的不二法门,尤其在日渐疏离的社会,人与人的沟通只能透过冷冰冰网路视讯,但科技可以更加有人性,希望未来脸书、IG或Dcard等社群网路可以加入类似以色列的系统,或多或少可以救人一命,善莫大焉。(作者为国立台北商业大学校长