我們能不能用人工智能去找到並幫助那些有自殺風險的人_風聞

來源：一席

朱廷劭**，中國科學院心理研究所研究員。**

不管通過什麼方式，只要能夠讓他們激活去跟外界交流的意念，跟外界保持溝通，對我們來説就是好的一個起點。

自殺在線預防

在2012年的3月18號，有一位叫“走飯”的微博用户發表了一條微博：我有抑鬱症，所以就去死一死，沒有什麼重要原因，大家不必在意我的離開。

在她最後一條微博下面，到目前為止已經有超過一百萬條評論，並且每個月還在增加。我們也知道最近上海一個5歲的小男孩跳橋自殺。很多自殺行為的實施是非常突然的，但是在那之前，其實有很多信號我們可以感受到。

我正好在2013年的時候開始做網絡心理的研究，主要是通過用户的網絡行為去了解他們的心理特徵和心理變化，包括可能的自殺行為和自殺風險。從2013年開始到現在的大概六年多的時間，我一直在這方面開展相關的研究。

自殺其實是一個很嚴重的社會問題。據國家衞生部門2013年的報告，**自殺在中國總人口的死因裏是排在第五位的，在15歲到34歲之間，它是首位的。**另外，中國的青少年自殺的比例全球最高，居高不下。

現在青少年很多都是獨生子女，獨生子女的自殺會帶來一些失獨家庭。這是我們做的一個對比研究，我們想了解失獨對父母帶來的傷痛到底怎麼樣，持續的時間怎麼樣。

我們可以看一下，上面這條曲線是失獨父母在失獨之後兩年之內悲傷的變化，下面這條曲線是正常用户。可以看出，失獨父母在悲傷和死亡等方面的表達，在失獨之後一直高於普通人，説明失獨對父母造成的精神創傷很難隨着時間而消磨、減弱。

有時候人們會想，既然自殺是個人的一個決定，我想自殺其實不應該攔着我，但我們發現其實有時候不是這樣的。

確實有21%的人不想要任何的求助，但除此之外大概79%的人，他們不想麻煩他人，或者是有時候對能否獲得幫助沒有信心，另外可能也顧及他人的看法。還有比如説可能不知道從哪個地方獲得幫助，有的時候還會擔心費用問題。

也就是説很多有自殺意念或自殺傾向的人，其實他們並不是真的完全沒有求助的意願，只是因為很多原因使得他們沒法去主動求助。

在互聯網的用户裏面，青少年是主力，同時自殺又是這些青少年的死亡主因**。**我們就考慮，有沒有可能利用互聯網，去做青少年自殺的干預工作。

那有的人會認為在網上講自殺，只是為了博取別人的關注而已，他可能並不會真的採取行為。這是我們做的一個研究，發現其實並不是這樣，在網絡上表達自殺意念的有一半以上的人真的會嘗試自殺。

這就提醒我們，我們在網絡上看到的每一條跟自殺有關的表達，背後有可能就是一個真的自殺死亡的案例。

我們接着就想了解一下，有沒有可能通過網絡去找到這些有自殺傾向的人。但是有一句話，“在互聯網上沒有人知道你是一條狗”，每個人在互聯網上的表達都可能掩飾了自己。這其實是很正常的，人總想把自己好的一面展現給大家，這就是所謂的社會讚許型。

大家都知道幾年前有一個明星自殺，是因為抑鬱症，但是他在官方微博上一直是很正常的表現。所以我們當時就想了解一下，這些自殺死亡的用户，他們在網上的表現和一般的用户到底有沒有區別。

我們在網上找到了大概有30名確認自殺死亡的用户。一個是通過媒體宣傳瞭解到他已經自殺了，包括我前面講的“走飯”。還有就是在警方通告中確認自殺的，另外就是他的家人後來在微博中表示追思，我們確認是自殺死亡的。

我們能夠拿到這些自殺死亡用户在自殺之前的微博數據，然後把這些數據和健康人的數據去比較。

通過比較我們可以看出來，這些自殺死亡用户的微博互動更少，更加關注自我，有很多負性消極的表達。同時在他們的表述中有很多跟死亡和宗教有關，但是和工作無關的。也就是説他們的表述內容和我們所認為的正常用户是有區別的。

除此之外我們也想了解一下，這些用户説話方式是不是跟其他人也有差別。我們比較了這兩組人羣，看看他們的修辭關係使用是怎麼樣的，我跟大家説一下統計結果。

這是差值，就是説相比於普通用户，自殺死亡用户在下面的修辭關係上使用更加頻繁：序列、連接、解釋、詳述。

序列，是指我們在説話的時候，每個語段之間是有一定的連接關係的。舉個例子，比如説我昨天坐高鐵到深圳，今天在深圳做報告。這就是一個非常有序列性的表達。這種序列關係使用比較頻繁，説明他們的邏輯思維很清楚，表述是有條理的。這也就表明，其實這些自殺死亡用户在自殺之前並不是思維混亂的。

連接，主要是説在語段之間會出現表示連接的詞，比如説“或”、“和”、“但是”。這個連接關係使得我們的表述更加簡明，同時也避免了一些重複和無意義的表達。

這也説明他們在表達的時候其實是非常清晰的，並不像我們想象的那樣，前言不搭後語，不是這樣的。

除此之外我們也分析了一些自殺未遂用户。自殺未遂是自殺死亡的一個非常危險的因素，很多自殺未遂的用户會再次嘗試自殺。我們在網上找了大概十幾名自殺未遂的用户數據，分析了他們在自殺嘗試前後的修辭關係的變化。

可以看出，在自殺嘗試之後，在解釋、連接方面相對增多了，而在重述方面降低得比較多。

解釋，是説通過一些輔助的語段去解釋比較難以理解的核心語段。舉個例子，“他是個好人，總是幫助別人”。“是個好人”，這是一個核心語段。那麼“總是幫助別人”，就是解釋這個好人是怎麼一種情況。

這其實給我們的感覺就是，自殺未遂用户在之後的表達上，更希望通過一些輔助的語段，能夠讓別人更容易接受自己的含義。

同時我們也發現重述關係的使用有差異。一般在自殺嘗試之前，重述關係使用得比較頻繁。舉個例子，“你該説再見就再見，千萬別留戀”。

我們有時候正常説話的時候，也會去多次重疊來強調某些概念，但是在經過自殺未遂之後，很少再用重複概念的表達，反而更簡潔更清楚。

通過上面的分析可以看出來，其實自殺用户和一般用户，包括未遂前後的，在表現的方式上以及內容上都有區別。我們就想，有沒有可能用計算機去自動找到這種區別？我們可以找到那些有自殺風險的人。

這是我們做的一個在線自殺主動預防的流程。

首先利用網絡爬蟲自動下載一些網上的微博或者內容，這是原始數據，沒有任何標註。後續我們利用機器學習的模型，就是所謂的人工智能的一些方法，對每一條微博給出一個預測標註，自動去標註這條微博是有自殺意念還是沒有自殺意念。

這是我們利用的12種自殺訊號，可以幫助我們去標註微博中有自殺意念的人。也就是説，在日常生活中，如果我們看到周圍的人有這些比較特異的行為的話，可能要提高一些警惕。

為大家大概介紹一下。第一種就是威脅説要傷害或殺死自己，或者是討論説想要傷害或殺害自己。另外就是尋找殺害自己的方法，包括器械或者是藥物。此外對討論或者是寫跟死亡或者是自殺相關的內容超出常態。等等。

我們當時也做了一個不同的等級的區分：自殺意念、有計劃、有實施。

比如“我這種人怎麼配活在這個世界上”，這是有自殺意念的表述。“哪天受不了了就跳下去了”，這個是有計劃。另外更緊急一些的是已經開始實施了，比如説“17號就見他最後一面，18號選擇離開”。

我們利用各種各樣的機器學習方法去優化這個模型，做一些特徵的提取，這使得我們預測模型的精度可以達到80%以上。也就是説給定任何一條微博，我們可以去識別出這條微博是否包含有自殺意念，可以達到80%的精確度。

這個精確度我們覺得還可以。但是我們遇到了另外一個問題，就是中文的博大精深。這是兩條真實的微博數據：

“整理遺物是我人生中最快樂的時光”

“飯飯，很快就要看到你了”。

單從分析來看，第一條微博裏邊的“遺物”是有些負向情緒的，但其他的都是正向或者是中性的表達，並且“遺物”在有些時候也是一箇中性的表述。

第二個是在“走飯”微博下評論區裏寫的一句話，“走飯”是已經確認自殺死亡的微博用户，在這種場景下，我們認為這條微博是有自殺意念的。但如果這條微博是在其他場景下，我們可能認為沒有自殺意念。

漢語表達的這種複雜性和多樣性，也增加了識別的難度。所以我們也希望通過不斷提升機器學習的性能，不斷加入新的語料，能夠提高識別的精度。

在利用機器學習識別出有自殺意念的微博之後，或者我們找到了微博用户，那下面一個問題就是，我們該怎麼辦？

之前英國有一個慈善機構開發了一個應用，其實就是掃描你關注的用户，如果你關注的用户有自殺傾向或者負性表達，它就會把這個信息提供給你。就是報警一下，希望你能夠去多慰問一下你的朋友。

這個應用的出發點是好的，是希望大家能夠關注他人、關注朋友。但是它上線之後很快就被永久關閉，因為觸犯了隱私問題，就是在我沒有同意授權之下，你把我的信息傳遞給其他人了。不管出於什麼樣的初衷，都侵犯了我的隱私。

當時我們也很緊張，我們到底需要用一種什麼方式，跟這些有自殺意念的微博用户去溝通？我們就找到了新浪微博裏面的私信。私信的好處，因為是郵件系統，所以它是一對一的交流，能夠保證私密性。

私信我們就遇到另外一個問題，現在垃圾信息特別多，大家有信息來了之後可能看都不看就刪掉了。所以我們第一個擔心的是，怎麼才能保證這些有自殺意念的用户，在收到私信之後不會馬上刪除。

為了做這個分析，我們在2016年的暑假期間，邀請了兩批曾在我們研究中有過自殺意念的用户做了兩次的焦點小組訪談。他們的需求是最真實、最貼切的。通過這兩次訪談，我們大概就知道什麼樣的信息對有自殺意念的人是比較重要的。

在每一次訪談工作結束之後，我們都會邀請督導給這個小組的人做心理輔導。因為我們擔心這些有自殺意念的人在一起會形成相約自殺，這在目前網絡上非常多，有各種各樣的相約自殺羣之類的，他們在一起有時候不是互相鼓勵克服困難，而是鼓勵去怎麼自殺。

為了更進一步地瞭解到底什麼樣的方式能夠幫助他們，我們開展了一個用户實驗。在2016年11月份的17號、18號，分兩次向4222名微博用户發送了私信，這4222名用户是我們在半年期間，用人工方法確認發表過有自殺意念微博的，這種方法就是我們上面講的那12個信號。

這是當時發送的私信內容。我們一開始會説是從哪看到你的，然後表示關切，同時直接提供幫助信息。另外我們邀請他們，希望他們參加這個實驗，讓我們更多瞭解他們的的需求。

一開始我們非常忐忑，因為有英國失敗的案例在前。但是從反饋結果來看，還是挺正向的。當時發出了4000多個邀請，最後參加用户調查實驗的是700多人，比例到15%以上。我們以前做的所有的網上的用户實驗，參與率都只有百分之一點幾。

同時這4000多人中，有300多人直接給我們回覆了私信。這300多人裏邊有個位數的是非常負面的，我們可以理解，因為他們不想被打擾，覺得自己的隱私受到了侵犯。

但是其餘的用户給我們的反應都比較正面，或者至少比較中性。這個是説第一次收到這樣的信息。

另外他們也覺得這種信息是在最困難的時候拉了他們一把。能夠去傳達一種社會支持，我覺得這可能是他們克服困難的一個比較大的動力。

我們的統計發現，大概16%的人明確表示不希望接受任何的幫助。在其他願意接受幫助的人裏邊，我們也問了他們需要什麼樣的幫助。第一個就是他們想知道自己該怎麼辦，如何去應對心理危機，需要一些具體可執行的建議。

同時他們也想了解自己現在到底怎麼樣，需要有更科學的心理測評來了解自己當下的狀況。這和目前網上很多的所謂的測量不太一樣，他們需要有科學的測量，科學的結果，並且給予反饋。

同時我們也瞭解了這些用户對私信的交流方式，有沒有什麼傾向性。從這裏可以看出來，一是他們認為需要了解賬號屬性，避免是微商。二是在表述順序上，傾向於先表明屬性再表達關切。

基於這些內容，我們就對私信做了一些進一步的改進。

第一我們會説是從哪來，幹什麼的。然後是在哪看到你的信息的。同時後面會有三種干預信息：一是提供網站地址做心理測量；然後提供了一些熱線電話；最後也告訴他們，我們會有志願者在線值班，在線值班的時間這寫的是6點到10點，其實有很多時候我們會一直工作到12點。

大家可能覺得這個私信寫的特別囉嗦，對有自殺意念的用户，他們可能不願意看特別長。我們的考慮是，不能通過點擊之後第二次看，第二次看一般流失會很多，所以我們只能把主要的核心信息都放在這個私信裏。他們在第一時間看到信息之後，就可以決定該怎麼去做進一步操作。

在這個基礎上，我們就開始做在線自殺的預防工作。我們在2017年的4月份開始測試部署，7月份正式上線值班。

我們提供了全國心理危機干預熱線的彙總，這裏面列的不是全部的，在網站上有全部的。

我們只給了這些干預熱線的彙總，並沒有提供任何商業機構的心理諮詢，因為覺得那有可能會被認為是在做廣告。這些干預熱線的彙總也是經過專家的討論，認為提供的服務質量是可以得到保證的。

除此之外，我們還提供了一些科學的心理測評量表。現在的抑鬱症被宣傳得很多，有時候其實達不到抑鬱症的程度，反而會產生不必要的害怕。通過這種科學的測量，加上及時的反饋，可以讓他們能夠真正認識自己當前的精神狀態到底怎麼樣，減少過度的害怕和恐懼。

同時我們也提供了一個在線心理的自助服務。這個是認知行為療法，在目前被認為是最具有明確程序化的一個自助干預的系統。有時候我們只是看問題看的不對，通過提供一些心理健康教育，幫助大家去認識到什麼是歪曲認知，通過某種方式去矯正自己的歪曲認知。

另外通過積極情緒植入，可以幫我們克服心理上的困難。當然這個系統有個問題，就是花費的時間比較長。但是我們從後台的觀察來看，還是有很多人做完了這個練習。

同時我們也提供了志願者的交流，如果有用户通過私信回覆我們，後續志願者就會跟進。志願者首先會表示關心。然後詢問情況、瞭解問題，並且進行檢測，包括對測試結果進行反饋解釋，把他的情況跟他解釋清楚。再之後我們會利用問題解決療法去幫助他解決當前遇到的問題。

我們的系統到現在為止還一直在運行。這是一個統計，從2017年的7月到2018年的7月這一年間，分析了大概38萬條的評論。其中有24000條是包含自殺意念的，來自於12000多位微博用户。

檢測出來之後，我們就會給他發送上面的私信。目前的私信設置是最多隻發五次，但是每一次私信會在內容上稍微變化一下。這個五次的設定其實並沒有以前的研究經驗可借鑑，主要是希望通過多次私信溝通，傳達這種信息，就是我們沒有放棄，希望他也不要放棄。

有一位微博用户前兩次都沒有回覆，最後給我們發了私信，他説在接到第三次之後，認為我們是真的想幫他們，他現在也在走出困境之後開始幫助其他人。

最近我們也對這些用户做了一些統計分析。可以看出一個很明顯的問題，就是現在的自殺人羣低齡化傾向比較厲害。在我們這個樣本里，高中生比較多起來，初中生也有，並且有小學生。

另外我們也分析了一下，在遇到問題之後，會向哪些人求助。有一半的人從來沒有求助過。在有求助過的這些人裏邊，其實家人不是在第一位的，甚至對家人的求助低於對陌生網友，就是説寧願把問題向陌生人講，也不願意跟家人講。

其實自殺的動因裏面有很重要一個是叫所謂的毒性父母，很多時候跟父母的關係反而成為一種自殺的動因。所以在自殺防禦過程中，可能父母也需要承擔更多的責任。

我們也統計了一下網站的使用情況。我們的網站被訪問了1萬多次，這裏邊有5000多名用户有一些反饋。不管怎麼樣，通過各種方式，只要能夠讓他們激活去跟外界交流的意念，跟外界保持溝通，對我們來説就是好的一個起點。

我們也發現有很多用户寧願到網站上去填問卷，做自助的干預，也不願意跟志願者聊天。這也可以理解，因為很多人不願意把自己最隱秘的部分向一些陌生人去傾訴。所以我們也覺得通過計算機的辦法提供一些心理測量，包括心理的自助干預，可能是做自殺干預比較好的思路。

這是一個網友對我們的評價，他説“是你拍拍我的肩膀，讓我挺起胸膛”。自殺自古以來都有，我們解決不了問題，也不能杜絕自殺，但是我們可以向那些有自殺意念的人提供一種新的方法，用科學的方法去應對問題。

除了用技術的方法去做自殺干預之外，我們還對包含微博直播自殺的所有內容做了統計分析，發現在這些討論裏有很多是污名化態度。

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認為這種説法是虛假的，比如説“碳買了沒有”“發微博自殺的一個都沒死成”，這些主要認為微博自殺是一種虛假信息，是博眼球的，是故意引起注意的。

另外就是，認為是值得讚頌的，比如“其實微博直播自殺也不錯”“有人在微博直播自殺，人生也太酷了”。

公眾對自殺的污名化態度，其實很大程度上也降低了自殺者的求助意願。在網上對有自殺意念表述的人的一種隨口説法，不管是調侃還是看熱鬧不嫌事大的心態，其實都可能讓他們的最後一點求助都澆滅了。

如果在網上看到有自殺意念表達，我們的做法應該是，首先向他明確表達我們希望幫助的態度。同時不要做價值的判斷，更不要講大道理，通過上面的研究大家可以看到，這些自殺之前的用户，其實思維非常清晰，説話非常簡明扼要，他們所有的道理都考慮到了。

我們最好做的就是傾聽他們的傾訴，瞭解他們的問題，幫助他們找到專業的服務。有的時候我們不要去好心辦壞事，如果你不是專業人員，很多時候有可能會對自己造成傷害。

除此之外，中國的自殺行為和國外不太一樣，國外自殺90%的是長期精神疾病導致的。在中國這個比例可能不到一半，也就是説接近一半的自殺用户其實是健康的，另外一半，像工作、婚戀、經濟、金融，各個方面的問題，比如説因為高利貸跳樓自殺的。

所以針對自殺的干預，不是完全只靠心理學就可以解決的，它需要我們動用全社會的力量，大家都重視起來，一起解決。當然現在追求個性張揚，但我仍然認為自殺不是一個個人的行為。

雖然我們尊重每個人對生死的選擇，但是我們更敬畏生命。