全球有超过四十亿人使用社交媒体，从他们的设备中产生海量数据。这些信息不仅可以用于追踪他们的购买行为、政治倾向或疫情期间的社交媒体使用模式，还可以被引导用于更好地检测精神疾病和改善福祉。
越来越多的研究表明，帖子中的语言模式和图像可以揭示和预测个体的心理健康状况，并评估整个人群的心理健康趋势。
得益于人工智能、自然语言处理和其他数据科学工具的进步，研究人员、科技公司、政府机构和非政府组织可以利用这些庞大的数据库来寻找心理健康状况的迹象，例如抑郁症、焦虑症和自杀风险。
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在某些国家，Facebook的在线自杀预防计划使用人工智能扫描用户的帖子，查找可能识别出有自残倾向的人的图像和文字。训练有素的人工审核团队会收到显示自杀想法模式的帖子警报，并向高危用户发送心理健康资源。在严重情况下，可能会通知紧急服务部门，以警告迫在眉睫的自残风险。
Pinterest 的“关怀搜索”将寻求焦虑和其他心理健康相关主题信息的用户与促进情绪健康的链接联系起来，包括深呼吸活动和更精细的心理治疗练习。Snapchat 开发了“为你服务”应用内支持功能，以帮助可能正在经历心理健康挑战的用户。主要功能之一是监控与心理健康状况相关的搜索词，然后为用户提供有用的资源链接和帮助热线的直接链接。
除了科技公司，一些国家也开始通过社交媒体渠道解决心理健康问题。2018 年，加拿大启动了一个试点项目，分析随机社交媒体数据以识别自杀热点地区，从而能够合理分配资源。
许多研究机构也在使用社交媒体数据开发实时观察工具，供政策制定者使用。这些工具分析幸福感、其他情绪和心理健康问题迹象等福祉指标。研究人员最近证明，正如美国疾病控制与预防中心报告的那样，抑郁症指数与地理和人口模式相关。在 COVID-19 大流行期间，当传统调查方法无法足够快地提供结果时，研究人员使用积极和消极情绪指标来快速评估人口状况。
使用人工智能算法通过社交媒体帖子分析情绪和心理健康状况仍处于起步阶段。不过，现在开始解决技术、伦理、文化和社会问题还不算太早。可能有人希望仅根据社交媒体信息（例如，通过 #depression 这样的标签）来检测心理健康状况，而不是基于对个人状况的实际临床验证。此外，研究人员可能难以从大多数社交媒体平台轻松提取数据，因此他们发现的内容范围可能有限。科技公司可能会开发心理健康指标的检测和预测算法，但这样做时不会在学术期刊上发表他们的工作，也不会让独立专家小组对其进行审查。
在进一步进行社交媒体数据挖掘之前，需要解决许多问题。社交媒体上的词语使用模式如何与心理健康的临床严格定义联系起来？自残检测算法是否需要研究界的验证？如何保障用户的隐私及其心理健康数据？
众多的问题和挑战并没有削弱一个前所未有的机会，即进一步开发必要的框架和工具，以利用技术来造福心理健康。融入社交媒体的自残检测可以挽救生命，因为高危人群通常不会接近家人或专业人士。从社交媒体得出的心理健康指数也可以作为制定公共卫生政策的工具，因为它们可以实时快速评估新举措的影响，并识别高危亚人群。
将类似的想法广泛应用将需要公私合作，以帮助研究人员访问数据，使人工智能算法变得更加透明，促进协作创新，并最终为管理公共和个人心理健康带来更好的技术解决方案。
如果您需要帮助 如果您或您认识的人正在挣扎或有自杀念头，可以寻求帮助。请拨打全国自杀预防生命线 1-800-273-8255 (TALK)，使用在线生命线聊天或发送短信 TALK 至 741741 联系危机短信专线。
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