فکر بنیانبانک مقالات روان‌شناسی
دسترسی آزاد پژوهشی داوری‌شده انگلیسی

A comparative analysis of machine learning, deep learning, and ensemble learning models for suicidal ideation detection on social media

تجزیه و تحلیل مقایسه ای از یادگیری ماشین، یادگیری عمیق و مدل های یادگیری گروهی برای تشخیص ایده خودکشی در رسانه های اجتماعی

Andualem Woldegiorgis, Mohammed Abebe Yimer, Durga Prasad Sharma, Worku Jimma

PLOS mental health. 2026 Vol. 3(10), pp. e0000721
https://doi.org/10.1371/journal.pmen.0000721

خواندن متن کامل ۲۴ صفحه · خواندن آنلاین · خارج از سقف مطالعه

چکیده

Suicidal ideation is the consideration of self-inflicted death and has emerged as a serious and rising concern for worldwide public health systems, contributing to over 800,000 deaths annually worldwide. Individuals express intentions, distress, and thoughts of self-harm and death, thereby offering a crucial and unprecedented avenue for timely psychological intervention and surveillance. The core problem addressed by this research is the pronounced global insufficiency in detecting and mitigating suicidal ideation across linguistically diverse environments, specifically focusing on low-resource languages. Previous computational studies have primarily focused on English and other widely used languages, leaving a critical research gap for contexts such as Amharic. The main aim of this study was to investigate and to develop a robust and optimal deep learning model for identifying suicidal ideation in Amharic social media content. A total of 5,428 postings from social media such as Facebook and Telegram were carefully collected, manually annotated, and processed to provide the first publicly available dataset on Amharic suicidal ideation. After preprocessing, Word2Vec, GloVe, and FastText were among the word embedding techniques used for feature engineering. Five deep learning models and four machine learning models were then compared in this study. Based on the experimental results, ensemble learning models achieved slightly higher performance than the individual deep learning models in suicidal ideation detection. Specifically, hard voting ensemble learning models achieved the highest accuracy (83.3%) and precision (86.55%). CNN-BiLSTM achieved an accuracy of 81.45%, while the BiLSTM model achieved an accuracy of 81.4%, indicating that bidirectional sequence learning effectively captures contextual information in Amharic texts. Beyond its strong empirical performance, this study contributes a robust detection framework and introduces a public Amharic dataset, thereby establishing a foundational methodological resource for mental health research. Future studies should focus on developing scalable datasets and context-aware deep learning models that effectively handle multimodal data, multilingual transformer models, fusion-based features, and addressing bias in low-resource computational linguistics.

چکیده به فارسی

افکار خودکشی به معنای اندیشیدن به مرگ خودخواسته است و به عنوان یک نگرانی جدی و رو به افزایش برای نظام‌های سلامت عمومی در سراسر جهان مطرح شده است، به طوری که سالانه بیش از ۸۰۰٬۰۰۰ مرگ را در سطح جهانی رقم می‌زند. افراد، نیت‌ها، پریشانی و افکار آسیب به خود و مرگ را ابراز می‌کنند و بدین ترتیب، مسیر مهم و بی‌سابقه‌ای برای مداخله و پایش روان‌شناختی به موقع فراهم می‌شود. مسئله اصلی که این پژوهش به آن می‌پردازد، کمبود چشمگیر جهانی در شناسایی و کاهش افکار خودکشی در محیط‌های زبانی متنوع، به ویژه در زبان‌های کم‌منبع است. مطالعات محاسباتی پیشین عمدتاً بر زبان انگلیسی و سایر زبان‌های پرکاربرد تمرکز داشته‌اند و این امر موجب ایجاد شکاف پژوهشی مهمی در زمینه‌هایی مانند زبان آمهاریک شده است. هدف اصلی این مطالعه، بررسی و توسعه یک مدل یادگیری عمیق قوی و بهینه برای شناسایی افکار خودکشی در محتوای شبکه‌های اجتماعی به زبان آمهاریک بود. در مجموع، ۵٬۴۲۸ پست از شبکه‌های اجتماعی مانند فیس‌بوک و تلگرام با دقت جمع‌آوری، به صورت دستی برچسب‌گذاری و پردازش شدند تا نخستین مجموعه‌داده عمومی درباره افکار خودکشی به زبان آمهاریک فراهم شود. پس از پیش‌پردازش، تکنیک‌های تعبیه واژه مانند Word2Vec، GloVe و FastText برای مهندسی ویژگی‌ها به کار گرفته شدند. در این پژوهش، پنج مدل یادگیری عمیق و چهار مدل یادگیری ماشین با یکدیگر مقایسه شدند. بر اساس نتایج تجربی، مدل‌های یادگیری تجمعی (ensemble learning) عملکردی اندکی بهتر از مدل‌های یادگیری عمیق منفرد در شناسایی افکار خودکشی داشتند. به طور خاص، مدل‌های یادگیری تجمعی با رأی‌گیری سخت (hard voting) بالاترین دقت (۸۳/۳٪) و دقت مثبت (precision) (۸۶/۵۵٪) را به دست آوردند. مدل CNN-BiLSTM به دقت ۸۱/۴۵٪ و مدل BiLSTM به دقت ۸۱/۴٪ دست یافتند که نشان می‌دهد یادگیری دنباله‌ای دوسویه به طور مؤثری اطلاعات زمینه‌ای را در متون آمهاریک استخراج می‌کند. افزون بر عملکرد تجربی قوی، این پژوهش چارچوب شناسایی قابل اعتمادی ارائه داده و مجموعه‌داده عمومی آمهاریک را معرفی می‌کند و بدین ترتیب منبع روش‌شناختی بنیادی برای پژوهش‌های سلامت روان فراهم می‌آورد. مطالعات آتی باید بر توسعه مجموعه‌داده‌های مقیاس‌پذیر و مدل‌های یادگیری عمیق آگاه از زمینه که به طور مؤثر داده‌های چندوجهی، مدل‌های ترنسفورمر چندزبانه، ویژگی‌های مبتنی بر همجوشی و رفع سوگیری در زبان‌شناسی محاسباتی کم‌منبع را مدیریت می‌کنند، تمرکز کنند.

ترجمه‌ی خودکار برای آشنایی سریع؛ برای نقل و ارجاع، متن اصلی ملاک است.

موضوع‌ها و کلیدواژه‌ها

خودکشیسلامت روانشبکه‌های اجتماعیAmharic languageBiLSTMCNN-BiLSTMlow-resource languagesmental health surveillancesocial media textsuicidal ideation detectionword embeddings

ارجاع

Woldegiorgis, A., Yimer, M. A., Sharma, D. P., & Jimma, W. (2026). A comparative analysis of machine learning, deep learning, and ensemble learning models for suicidal ideation detection on social media. PLOS mental health., 3(10), e0000721. https://doi.org/10.1371/journal.pmen.0000721

(Woldegiorgis et al., 2026)

دانلود BibTeX · دانلود RIS

گفت‌وگو

قوانین پرسش و گفتگو
  1. با احترام و بدون توهین، تحقیر، برچسب‌زنی یا حمله‌ی شخصی با دیگران گفتگو کنید.
  2. از نوشتن هرگونه اطلاعات هویتی یا قابل‌شناسایی مراجعان، بیماران یا اشخاص ثالث، از جمله نام، شماره‌ی تماس، تصویر، نشانی، محل کار یا جزئیات منحصربه‌فرد پرونده خودداری کنید.
  3. اگر درباره‌ی یک تجربه‌ی بالینی سؤال می‌کنید، اطلاعات را تا حد ممکن بی‌نام و کلی بیان کنید تا امکان شناسایی فرد وجود نداشته باشد.
  4. این بخش برای یادگیری و گفت‌وگوی علمی است و جایگزین ارزیابی، تشخیص، مشاوره یا روان‌درمانی شخصی نیست.
  5. در شرایط بحران یا خطر آسیب به خود یا دیگران، به این بخش اتکا نکنید و برای دریافت کمک فوری با اورژانس اجتماعی ۱۲۳ یا صدای مشاور بهزیستی ۱۴۸۰ تماس بگیرید.
  6. انتشار تبلیغات، معرفی خدمات شخصی، شماره‌ی تلفن، شناسه‌ی شبکه‌های اجتماعی، پیوند تبلیغاتی یا درخواست جذب مراجع در این بخش مجاز نیست.
  7. در بیان ادعاهای علمی، به‌ویژه درباره‌ی اثربخشی درمان‌ها، تشخیص یا یافته‌های پژوهشی، تا حد امکان نام منبع معتبر، مقاله یا راهنمای علمی را ذکر کنید.
  8. از ارائه‌ی تشخیص قطعی، تجویز درمان یا دارو و توصیه‌های بالینی شخصی به سایر کاربران خودداری کنید.
  9. پاسخ‌هایی که کارشناسان فکر بنیان می‌دهند با برچسب «پاسخ فکر بنیان» یا «کارشناس فکر بنیان» نمایش داده می‌شوند و سایر نوشته‌ها بیانگر نظر کاربران هستند.
  10. گزارش نوشته‌ی نامناسب: اگر نوشته‌ای حاوی نقض محرمانگی، محتوای آسیب‌زا، توهین، تبلیغ یا تخلف از این قوانین است، گزینه‌ی «گزارش» را انتخاب کنید تا تیم سایت بررسی کند.

برای پرسیدن و پاسخ دادن باید مشترک باشید. ورود

هنوز پرسشی منتشر نشده است.

مقاله‌های مرتبط

Supporting life beyond the finish line: A cross-sectional analysis of retirement transition policies for professional riders in European cycling

Michael Liebrenz Journal Of Science & Cycling, 2026

چکیده

Transitioning out of professional sport can present challenges for athletes and their wider environments, frequently necessitating coordinated physical, psychological, and economic support. Although these concerns have been documented in elite cycling, the extent to which structured transition programmes exist within the sport remains insufficiently understood, particularly in Europe, the historical centre of professional cycling. We conducted a cross-sectional qualitative documentary analysis, distributing a standardised inquiry to all European Cycling Federations (ECFs; N = 51) between December 2024-March 2025. Federations were asked whether they had formal strategies, policies, or resources related to athlete retirement. Responses were categorised as “ECF-level literature or initiative”, “No ECF-level provision”, or “No response” and relevant materials were descriptively synthesised. Amongst the 21 federations that responded, the majority (n = 17; ≈81%) reported no ECF-level retirement initiatives. Common reasons included limited resources, low perceived demand, or reliance on national or international bodies (i.e., Olympic Committees or sport-specific unions). Four ECFs (~19%) described transition-related structures, though these varied considerably in scope, definition, and delivery. Despite well-documented needs, structured retirement support for professional cyclists remains uncommon across European national federations, and existing programmes appear heterogeneously applied. As cycling expands globally, effective transition planning becomes increasingly important for athlete wellbeing and the long-term sustainability of the sport. Holistic, international collaborations led by cycling’s major governance bodies could strengthen career-long support systems, reinforce the public image of cycling as a health-promoting discipline, and create responsible, athlete-centered ecosystems.

دسترسی آزاد

Faktor yang Memengaruhi Kualitas Tidur Pasien Gagal Ginjal Kronik

Sukamdani Amanjaya; Nazaruddin; Asbath Jurnal Riset Keperawatan dan Kesehatan, 2026, Vol. 3, Issue 5, pp. 442-452 https://doi.org/10.71203/jrkk.v3i5.193

چکیده

Background: Patients with chronic kidney disease undergoing hemodialysis frequently experience physical and psychological complaints that may affect their sleep quality. Uremic pruritus, restless legs syndrome, anxiety, and post-hemodialysis fatigue are potential factors that may disrupt sleep quality. Objective: This study aimed to identify the factors influencing the sleep quality of patients with chronic kidney disease undergoing hemodialysis at Bahteramas Regional General Hospital, Southeast Sulawesi Province. Methods: This study employed a quantitative analytical approach with a cross-sectional design. The sample consisted of 83 respondents. Data were collected using the Pittsburgh Sleep Quality Index (PSQI), 5-D Itch Scale, International Restless Legs Syndrome Rating Scale (IRLS), Hospital Anxiety and Depression Scale-Anxiety (HADS-A), and a post-hemodialysis fatigue assessment instrument. Data were analyzed using the Chi-square test and binary logistic regression. Results: Bivariate analysis showed that uremic pruritus (p = 0.046), restless legs syndrome (p = 0.015), anxiety (p = 0.029), and post-hemodialysis fatigue (p = 0.049) were statistically significant factors associated with sleep quality. Simultaneously, the four variables had a statistically significant effect on sleep quality (p = 0.007), with a Nagelkerke R Square value of 0.217. In the multivariable analysis, only anxiety showed a statistically significant independent effect (p = 0.019). Conclusion: Uremic pruritus, restless legs syndrome, anxiety, and post-hemodialysis fatigue were statistically associated with sleep quality in the bivariate analysis. The four variables were jointly significant in the multivariable model, whereas only anxiety remained statistically significant after adjustment for the other variables.

متن کامل دسترسی آزاد

Digital dinacharya and workplace burnout: a cross-sectional analytical study of occupational health

Neha S. Maske; Kirti Bhausaheb Gaikwad; Meera K Bhojani International Journal of Research in Medical Sciences, 2026, Vol. 14, Issue 11, pp. 5233-5240 https://doi.org/10.18203/2320-6012.ijrms20264183

چکیده

Background: Prolonged screen exposure, after-hours connectivity, and sedentary work are linked to poor sleep and occupational burnout among Indian working professionals. Ayurvedic Dinacharya regulates waking, Vyayama, Bhojana Vidhi, and Nidra Vidhi; however, digital-era disruption of these domains among working adults remains unstudied. This study aimed to assess digital lifestyle behaviours mapped to Dinacharya principles as behavioural markers of Pragyaparadha, in relation to sleep quality and occupational burnout among working adults, and to identify behaviours independently associated with poor sleep and higher burnout. Methods: A cross-sectional analytical survey (STROBE-reported) was conducted at the All-India Institute of Ayurveda (AIIA), New Delhi, during (January 2026 to July 2026), among 400 working adults aged 25-40 years with ≥1 year of occupational experience. A structured proforma captured sociodemographic details and Dinacharya-mapped digital behaviours across five domains (morning routine, bedtime device use, after-hours connectivity, screen breaks/sedentary time, mealtime practices). Sleep quality and burnout were assessed using the PSQI and Copenhagen burnout inventory. Results: Of 400 participants, 56.8% had poor sleep quality, 61% personal burnout, and 55.8% work-related burnout. Bedtime device use and inadequate screen breaks/sedentary behaviour independently predicted poor sleep (aOR 1.76 and 1.98). After-hours connectivity, sedentary behaviour, and mealtime digital engagement predicted personal burnout; bedtime device use, sedentary behaviour, mealtime digital engagement, and digital overload predicted work-related burnout (all p<0.05). Conclusions: Digital lifestyle behaviours reflect patterns of Pragyaparadha in daily digital conduct. Interpreted through Dinacharya and Nidra, the findings support a culturally grounded, preventive Digital Dinacharya framework for digital-era occupational health.

متن کامل دسترسی آزاد

Childhood Emotional Neglect, Psychological Distress: Moderating role of Peer Support in Young Adults

Saba Noreen; Zarrin Atif International Journal of Emerging Multidisciplinaries Social Science, 2026, Vol. 5, Issue 6, pp. 18-45 https://doi.org/10.54938/ijemd-ss.2026.05.6.875

چکیده

Psychological distress during young adulthood may be influenced by early emotional experiences and current interpersonal relationships. The current study investigates the relationship between childhood emotional neglect, peer support and psychological distress in young adults. A quantitative research design was used with 200 participants aged 18-25 years selected through purposive sampling from educational institutions of Lahore. Childhood emotional neglect, peer support and psychological distress were measured with the Childhood Emotional Neglect Questionnaire (CENQ), Multidimensional Scale of Perceived social support (MSPSS), and Kessler Psychological Distress Scale (K10), respectively. Data were analyzed using Pearson- product moment correlation, hierarchical regression, PROCESS moderation analysis and one way ANOVA. Childhood emotional neglect was significantly and positively associated with psychological distress while peer support was not significantly and directly associated with psychological distress. Hierarchical regression indicates that psychological distress was significantly predicted by childhood emotional neglect, while peer support was not a significant direct predictor. The regression model explained 12.5% of variance in psychological distress. Moderation analysis showed significant interaction effects of friends’ support (P= .017) and family support (P= .032), indicating that these sources of support moderated the relationship between childhood emotional neglect and psychological distress. There were significant socio-economic differences for childhood emotional and peer support, but not for psychological distress. The findings highlight the importance of considering childhood emotional experiences and interpersonal resources when understanding psychological distress among young adults.

متن کامل دسترسی آزاد