据公开数据，自杀人群中有63.5%患有抑郁症，但仅9%在自杀前曾到精神科或心理咨询机构就诊。抑郁识别模型研发者认为，利用大数据来识别个体抑郁倾向及自杀倾向，或能及时挽救更多抑郁倾向人群的生命。该模型是通过采集新浪微博全平台亿级的数据，运用自然语言处理、时间序列、机器学习等算法，对微博用户进行抑郁倾向识别，截止日前已从识别出的抑郁倾向用户中，多人在微博中称准备自杀。
存在抑郁倾向的微博用户与普通用户发博时间有明显差异，这部分人群发博高峰在23点，其夜间活跃度比普通用户平均约高出30%(图二)。该群体微博关键词为：死、抑郁症、生命、痛苦、自杀(见图一)。有60%为女性，40%为男性，女性比例比男性略高，也与之前两位女性微博用户“走饭”、“sienna赛娜”因抑郁症而自杀的报道相符。
利用大数据干预抑郁情绪识别及治疗是否可行，微博用户对此看法不一。持反对态度的网友“sen哥-”认为：“一想到万一我死了微博也会被素不相识的人翻出来，公开地at，一条条统计数据，一个个点蜡烛，好几百转发，就觉得连死这件事都他妈的毫无尊严。出发点是好的又如何，方式如此无礼粗暴，我完全不觉得po主有试图站在患者的角度理解忧郁的痛苦。”持支持态度的网友“La_Prairie认为”：“多一些关爱，就少一些遗憾。”也有中立网友认为：“大数据用于商业，同样也要用于非盈利功德无量的人文关怀。比如向这样的博主发送激励、正能量的内容，进行实时正向干扰。”
对于以上争议，研究团队表示：团队从2011年起就从事新浪微博用户特征的挖掘刻画研究，包括行业刻画、疾病刻画、情绪刻画等。将在未来一段时间内，基于不断的完善情感模型，增加情景模型和一些人物画像模型，对抑郁倾向人群(乃至其他边缘化人格及变态心理学中一些在微博中可以体现的特征)做出更准确的判断，为精神类疾病、危害社会行为的提前干预做数据支持。
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