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　　原标题：人工智能正在窥视想自杀的人 并悄悄阻止这一切

　　我们要做自杀干预这个事不是一蹴而就的，

　　我们只能说这个人现在要自杀

　　我们推迟他自杀的时间

　　然后再让他的境况改变

　　一点点好起来

　　心理地图：人工智能是怎样救助自杀者的

　　本刊记者/杨智杰

　　本文首发于总第840期《中国新闻周刊》 

　　24岁的罗芙第一次知道网友“走饭”，是在2015年秋天她被确诊为抑郁症后，在知乎上无意中搜到的。她跑到新浪微博查找这个账户，看到最近的一条状态是，“我有抑郁症，所以就去死一死，没什么重要的原因，大家不必在意我的离开。拜拜啦。”发布时间定格在2012年3月18日10点，该账号主人于当天自杀离世。

　　当时罗芙并没在意，直到了解了更多的抑郁症信息后，“走饭”忽然又跳到她脑海里。她去翻微博，了解“走饭”的故事，欣赏她的有趣，佩服她自杀的勇气。这里成了她的“树洞”，不开心的时候就过来翻评论，然后发现——“原来我不是一个人”。她也开始时常留言，她在留言中的倾诉超出了评论字数的要求，删删减减，最后留下的是对生活的厌恶和对死亡的憧憬。甚至她自己的微博也像极了“走饭”的风格，很少转发，不配图，每天发些零碎的生活经历或厌世的痛苦。

　　2016年春天的某日，罗芙打开微博，突然收到一封来自账号“心理地图PsyMap”的私信：“我们在‘走饭’的微博中看到了你的评论，你现在还好吗？情绪状态怎么样？”这条私信建议罗芙与志愿者交流或者向当地心理危机干预中心联系，同时附上一个问卷调查的链接。

　　罗芙看着这一大段文字很惊讶，也有点小感动，她没想到还有这样的团队在为抑郁症患者操心。

　　“走饭”，心灵的树洞

　　罗芙收到的这条私信来自中科院行为科学重点实验室的互联网心理危机（自杀）监测预警中心，当时，这还是他们关于自杀干预的一个研究课题。团队所做的事情简单来讲，就是在“走饭”微博几十万条评论中用人工智能的方式检索出有自杀意念的微博，用“心理地图PsyMap”的账户自动给对方发送私信，精确投放帮助信息。2017年4月，他们为了让课题组所做的事情更规范化，于是申请成立了互联网心理危机监测预警中心。

　　提到人工智能的应用，你也许会想到AlphaGo、无人驾驶汽车、IBM Watson机器人医生、人脸识别技术，无疑这些“黑科技”都是给人们提供便捷生活的炫酷工具。你也许想不到，心理学家也在探索利用人工智能触及人类的精神世界。中科院行为科学重点实验室在朱廷劭研究员的领导下，利用人工智能技术，寻找和发现微博上隐藏的自杀高危网友，然后对他们进行有针对性的干预和救助。

　　实际上，社会对自杀高危人群从未停止过危机干预和事后干预，比如监测、限制农药等自杀工具、媒体指南、提高公众意识等。假如你在百度上搜索“自杀”，还会在首页顶端看到“这个世界虽然不完美，但我们仍然可以疗愈自己”的温馨提示，并且立即会跳出来各地的24小时免费心理危机咨询热线。

　　但是，在飞速发展、压力巨大的社会生活中，自杀却一直是一个难以杜绝的问题。世界卫生组织在2014年出版的《自杀预防——全球要务》中统计，世界上每40秒钟就有一个人自杀死亡，自杀是全球15~29岁年轻人死亡的第二大原因，中国的自杀人数超过世界总自杀人数的1/5。不时传来的名人自杀的消息，更是令人唏嘘。就在1月25日，年仅35岁的80后创业明星茅侃侃在家中自杀的消息传来，自杀问题再次引起关注。

　　人们对自杀有个误区，以为谈论自杀的人不意味着会去自杀，然而，实际上他们可能正在经历焦虑、抑郁和绝望，或许觉得没有其他选择了，因而通过谈论来寻求帮助或支持。朱廷劭团队所做的事情，就是利用大数据检测，希望发现任何自杀的苗头，能把干预的过程前移。

　　与传统心理学研究线下寻找案例的方法相比，社交媒体用户足够多，庞大的用户群体在平台上表达自我，用户数据公开可见、易收集，虽然网络有匿名的特性，但其优势更大，因而国内外有不少学者利用文本分析法进行用户心理健康评估。

　　但微博有一个局限，其用户8成以上都是30岁以下的青年群体。朱廷劭认为，各个年龄段的人群都有自杀者，但是更方便处理的是微博用户。他们没办法救助所有自杀者，但是这些在微博上有表达的年轻群体，是最能够得到帮助的人群。

　　为什么选中“走饭”呢？106万，这个数字或许能说明问题，这是现在“走饭”最后一条微博下的评论数，半年前，这个数字是70万。迄今，每隔几分钟都会有新的留言，还有人习惯性地每天到这里“打卡签到”，有人慕名找到这里倾诉痛苦。研究发现，在“走饭”微博下留言的用户平均年龄为21岁，教育程度主要集中在高中、大专和大学。

　　“走饭”，这个永远“停摆”的微博下，汇集了众多患抑郁症或者失意的人。正如网友刘娅在接受《中国新闻周刊》采访时提到的，“无论白天我怎么装开朗、装逗逼，一个人的时候总会胡思乱想。‘走饭’微博是我的树洞，无论说多少矫情的话都不会有人嘲笑我。”

　　朱廷劭团队志愿者刘明明介绍说，和其他微博不同，“走饭”微博的评论不仅围绕博主，大部分网友也在讲个人的故事。这意味着有足够多合适的文本。

　　在研究初期，该团队曾尝试使用全微博检索，但效果并不好，而在“走饭”的微博评论中找到有自杀意念者的成功率更高。2017年7月以来，该团队已经累计向14435位有自杀意念的用户推送了心理危机干预资源，准确率高达92.2%。

　　机器学习，寻找自杀者

　　为了让私信送达数万个用户，研究人员也下了一番功夫。首先得在数十、上百万条留言中找到这些有自杀意念的人。

　　2014年，朱廷劭团队对比新浪微博用户中自杀死亡和无自杀意念者特征差异时发现，自杀死亡用户的微博互动更少、更加关注自我、更频繁地使用表达排除意义的词语、从情感层面上有更多负面表达、使用更多与死亡和宗教相关而更少与工作相关的表达。