Andualem Woldegiorgis

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.

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.