Las tasas de suicidio han aumentado más del 35% desde 1999. A pesar de los esfuerzos concertados, nuestra capacidad para predecir, explicar o tratar el riesgo de suicidio no ha mejorado significativamente en los últimos 50 años.
Objetivo
El objetivo de este estudio fue utilizar modelos de lenguaje grandes para comprender el uso del lenguaje natural durante debates públicos en la web (en Reddit) sobre temas relacionados con el suicidio.
Métodos
Utilizamos la incrustación de oraciones basada en modelos de lenguaje grande para extraer las dimensiones lingüísticas latentes de las publicaciones de los usuarios derivadas de varios subreddits relacionados con la salud mental, con un enfoque en el suicidio.
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Luego aplicamos una reducción de dimensionalidad a estas incrustaciones de oraciones, lo que les permitió resumirlas y visualizarlas en un espacio euclidiano de dimensiones inferiores para análisis posteriores.
Analizamos 2, 9 millones de publicaciones extraídas de 30 subreddits, incluido r/SuicideWatch, entre el 1 de octubre y el 31 de diciembre de 2022, y el mismo período de 2010.
Resultados
Nuestros resultados mostraron que, de acuerdo con las teorías existentes sobre el suicidio, los carteles en la comunidad de tendencias suicidas (r/SuicideWatch) escribían predominantemente sobre sentimientos de desconexión, carga, desesperanza, desesperación, resignación y trauma.
Además, identificamos distintas dimensiones lingüísticas latentes (bienestar, búsqueda de apoyo y gravedad de la angustia) entre todos los subreddits de salud mental, y muchos de los grupos de subreddit resultantes estaban en línea con un sistema de clasificación de diagnóstico impulsado estadísticamente, a saber, la Taxonomía Jerárquica de psicopatología (HiTOP), mediante el mapeo de los superespectros propuestos.
Conclusiones
En general, nuestros hallazgos brindan respaldo basado en datos para varias teorías del suicidio basadas en el lenguaje, así como sistemas de clasificación dimensional para los trastornos de salud mental.
En última instancia, esta novedosa combinación de técnicas de procesamiento del lenguaje natural puede ayudar a los investigadores a obtener conocimientos más profundos sobre las emociones y experiencias compartidas en la web y puede ayudar a validar y refutar diferentes teorías de salud mental.
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8,4 créditos