Leveraging the Web and Social Media to Promote Access to Care Among Suicidal Individuals
Notice bibliographique
Résumé
After two decades of exponential development, the Internet has become an inseparable component of suicide prevention matters. More specifically, social media has turned out to be a privileged space for suicidal individuals to express their distress and seek support. Although this tendency carries with it specific risks and challenges, it creates unprecedented opportunities to face the challenges of help seeking and access to care. In this paper, we present the empirical, technological, and theoretical evidence supporting the implementation of a digitally augmented prevention policy that would increase its reach. Congruent to the clinical observations and theories on the help-seeking process, we argue that social media can help undertake three main functions of increasing proactivity to bring suffering Web users to care. The gateway function relates to the properties of social media interactions to leverage help-seeking barriers and enable ambivalent individuals to access the mental healthcare system. The communication outreach function aims to broadcast pro-help-seeking messages, while drawing on the functional structure of the social media network to increase its audience. The intervention outreach function consists in using machine learning algorithms to detect social media users with the highest risk of suicidal behaviors and give them a chance to overcome their dysfunctional reluctance to access help. We propose to combine these three functions into a single coherent operational model. This would involve the joint actions of a communication and intervention team on social networks, working in close collaboration with conventional mental health professionals, emergency service, and community resources.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,006 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,001 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,002 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».