Generation of social network user profiles and their relationship with suicidal behaviour

Fernandez-Hernandez, Jorge, Araujo, Lourdes y Martinez-Romo, Juan . (2024) Generation of social network user profiles and their relationship with suicidal behaviour. Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 72, 2024, pp. 87-98

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Nombre Descripción Tipo MIME Size
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Título Generation of social network user profiles and their relationship with suicidal behaviour
Título paralelo Generación de perfiles de usuarios de redes sociales y su relación con el comportamiento suicida
Autor(es) Fernandez-Hernandez, Jorge
Araujo, Lourdes
Martinez-Romo, Juan
Materia(s) Biomedicina
Ingeniería Informática
Resumen Actualmente el suicidio es una de las principales causas de muerte en el mundo, por lo que poder caracterizar a personas con esta tendencia puede ayudar a prevenir posibles intentos de suicidio. En este trabajo se ha recopilado un corpus, llamado SuicidAttempt en español compuesto por usuarios con o sin menciones explícitas de intentos de suicidio, usando la aplicación de mensajería Telegram. Para cada uno de los usuarios se han anotado distintos rasgos demográficos de manera semi-automática mediante el empleo de distintos sistemas, en unos casos supervisados y en otros no supervisados. Por último se han analizado estos rasgos recogidos, junto con otros lingüísticos extraídos de los mensajes de los usuarios, para intentar caracterizar distintos grupos en base a su relación con el comportamiento suicida. Los resultados sugieren que la detección de estos rasgos demográficos y psicolingüísticos permiten caracterizar determinados grupos de riesgo y conocer en profundidad los perfiles que realizan dichos actos.
Abstract Suicide is one of the leading causes of death worldwide, so characterising individuals with such tendencies can help prevent suicide attempts. In this study, a corpus, called SuicidAttempt, of Telegram messaging app users, both with and without explicit mentions of suicide attempts, has been compiled in Spanish. For each user, different demographic features were semi-automatically annotated by different systems, some supervised and some unsupervised. Finally, the collected features and linguistic features extracted from users’ messages were analysed to characterise different groups based on their relationship with suicidal behaviour. The results indicate that by detecting these demographic and psycholinguistic features, it is possible to characterise specific at-risk groups and gain detailed insight into the profiles of those who engage in such acts.
Palabras clave comportamiento suicida
identificación de perfiles
creación de corpus
redes sociales
Suicidal behaviour
profiling
corpus creation
social networks
Editor(es) Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural
Fecha 2024
Formato application/pdf
Identificador bibliuned:DptoLSI-ETSI-Articulos-Jmartinez-0005
http://e-spacio.uned.es/fez/view/bibliuned:DptoLSI-ETSI-Articulos-Jmartinez-0005
DOI - identifier https://doi.org/10.26342/2024-72-6
ISSN - identifier 1135-5948
Nombre de la revista Procesamiento del Lenguaje Natural
Número de Volumen 72
Página inicial 87
Página final 98
Publicado en la Revista Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 72, 2024, pp. 87-98
Idioma eng
Versión de la publicación publishedVersion
Tipo de recurso Article
Derechos de acceso y licencia http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0
info:eu-repo/semantics/openAccess
Tipo de acceso Acceso abierto
Notas adicionales La versión registrada de este artículo, publicado por primera vez en Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 72, 2024, pp. 87-98, está disponible en línea en el sitio web del editor: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural, https://doi.org/10.26342/2024-72-6
Notas adicionales The registered version of this article, first published in Procesamiento del Lenguaje Natural, Revista nº 72, 2024, pp. 87-98, is available online at the publisher's website: Sociedad Española para el Procesamiento del Lenguaje Natural, https://doi.org/10.26342/2024-72-6

 
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Creado: Tue, 30 Apr 2024, 19:29:27 CET