Since the advent of online social media platforms such as Twitter and Facebook, useful health-related studies have been conducted using the information posted by online participants. Personal health-related issues such as mental health, self-harm and depression have been studied because users often share their stories on such platforms. Online users resort to sharing because the empathy and support from online communities are crucial in helping the affected individuals. A preliminary analysis shows how contents related to non-suicidal self-injury (NSSI) proliferate on Twitter. Thus, we use Twitter to collect relevant data, analyse, and proffer ways of supporting users prone to NSSI behaviour. Our approach utilises a custom crawler to retrieve relevant tweets from self-reporting users and relevant organisations interested in combating self-harm. Through textual analysis, we identify six major categories of self-harming users consisting of inflicted, anti-self-harm, support seekers, recovered, pro-self-harm and at risk. The inflicted category dominates the collection. From an engagement perspective, we show how online users respond to the information posted by self-harm support organisations on Twitter. By noting the most engaged organisations, we apply a useful technique to uncover the organisations' strategy. The online participants show a strong inclination towards online posts associated with mental health related attributes. Our study is based on the premise that social media can be used as a tool to support proactive measures to ease the negative impact of self-harm. Consequently, we proffer ways to prevent potential users from engaging in self-harm and support affected users through a set of recommendations. To support further research, the dataset will be made available for interested researchers.


翻译:自在线社交媒体平台(如Twitter和Facebook)出现以来,利用在线参与者公布的信息开展了有益的健康相关研究。个人健康相关问题(如心理健康、自我伤害和抑郁症)已经研究,因为用户经常在此类平台上分享其故事。在线用户之所以使用共享,是因为在线社群的同情和支持对帮助受影响个人至关重要。初步分析显示与非自杀自残(NSSI)有关的内容如何在Twitter上扩散。因此,我们利用Twitter收集相关数据、分析和提供支持容易发生 NSSI行为的用户的方法。我们的方法是使用定制爬升器从自我报告用户和有兴趣打击自我伤害的相关组织那里检索相关推特。通过文本分析,我们确定了自我伤害用户的六大类主要自我伤害用户,这些用户包括受伤害、自残、自残、自残和风险等。从参与角度出发,我们展示在线用户如何应对在支持组织在Twitter上发布的信息。我们注意到最有参与的组织,我们运用了一种有用的技术从自我定位的自我定位,通过在线支持来展示我们的潜在健康工具,从而发现我们的潜在健康目标。我们使用了一个有用的工具。

0
下载
关闭预览

相关内容

Twitter(推特)是一个社交网络及微博客服务的网站。它利用无线网络,有线网络,通信技术,进行即时通讯,是微博客的典型应用。
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【Facebook AI】低资源机器翻译,74页ppt
专知会员服务
29+阅读 · 2020年4月8日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
自然语言生成资源列表
专知
17+阅读 · 2020年1月4日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年9月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Arxiv
0+阅读 · 2021年5月26日
Arxiv
13+阅读 · 2020年10月19日
Anomalous Instance Detection in Deep Learning: A Survey
Object Detection in 20 Years: A Survey
Arxiv
48+阅读 · 2019年5月13日
Zero-Shot Object Detection
Arxiv
9+阅读 · 2018年7月27日
VIP会员
相关VIP内容
Linux导论,Introduction to Linux,96页ppt
专知会员服务
77+阅读 · 2020年7月26日
【Facebook AI】低资源机器翻译,74页ppt
专知会员服务
29+阅读 · 2020年4月8日
开源书:PyTorch深度学习起步
专知会员服务
50+阅读 · 2019年10月11日
强化学习最新教程,17页pdf
专知会员服务
174+阅读 · 2019年10月11日
[综述]深度学习下的场景文本检测与识别
专知会员服务
77+阅读 · 2019年10月10日
机器学习入门的经验与建议
专知会员服务
92+阅读 · 2019年10月10日
相关资讯
自然语言生成资源列表
专知
17+阅读 · 2020年1月4日
Call for Participation: Shared Tasks in NLPCC 2019
中国计算机学会
5+阅读 · 2019年3月22日
【TED】生命中的每一年的智慧
英语演讲视频每日一推
9+阅读 · 2019年1月29日
Unsupervised Learning via Meta-Learning
CreateAMind
42+阅读 · 2019年1月3日
A Technical Overview of AI & ML in 2018 & Trends for 2019
待字闺中
16+阅读 · 2018年12月24日
人工智能 | AAAI 2019等国际会议信息7条
Call4Papers
5+阅读 · 2018年9月3日
分布式TensorFlow入门指南
机器学习研究会
4+阅读 · 2017年11月28日
计算机视觉近一年进展综述
机器学习研究会
9+阅读 · 2017年11月25日
【推荐】YOLO实时目标检测(6fps)
机器学习研究会
20+阅读 · 2017年11月5日
【推荐】SVM实例教程
机器学习研究会
17+阅读 · 2017年8月26日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员