用户转向r/SuicideWatch的子版块转换的事件时间建模
社会与信息网络
2023-02-14 v1 计算机与社会
机器学习
摘要
近期数据挖掘研究聚焦于分析社交媒体文本、内容与网络以识别在线自杀意念。然而，关于用户与自杀意念时间动态的研究有限。本工作中，我们使用事件时间建模来识别哪些子版块与用户转向在r/suicidewatch发帖有更高关联。为此，我们使用Cox比例风险模型，该模型以文本和子版块网络特征为输入，输出直至Reddit用户在r/suicidewatch发帖的时间的概率分布。在我们的分析中，发现了若干统计显著的特征可预测更早转向r/suicidewatch。虽然某些模式符合已有直觉，例如r/depression与更早地在r/suicidewatch发帖正相关，其他则更令人惊讶（例如，r/Wishlist上高风险发帖与r/suicidewatch发帖之间的平均时间为10.2天）。我们随后讨论了这些结果以及未来研究方向。
引用
@article{arxiv.2302.06030,
title = {Time-to-event modeling of subreddits transitions to r/SuicideWatch},
author = {Xueying Liu and Shiaofen Fang and George Mohler and Joan Carlson and Yunyu Xiao},
journal= {arXiv preprint arXiv:2302.06030},
year = {2023}
}