Social Media–Based Suicide Risk Detection and SDOH Analysis Research
연구 내용
트위터 및 전국 단위 레지스트리 데이터를 연계해 자살 고위험군을 식별하고 구조적 결정요인과 결과를 설명하는 연구
연세대학교의 주영준 연구실은 소셜미디어 텍스트와 사용자 행태를 공중보건 프레임워크와 연결하여 자살 위험 신호를 탐지하는 접근을 수행합니다. WHO의 건강의 사회적 결정요인( SDOH ) 관점을 적용해 성별, 고용 및 직업 등 구조적 요인과 자살 결과 유형 간 관계를 분석합니다. 또한 대규모 트위터 코퍼스를 라벨링하고 사용자 프로파일, 해시태그·키워드, 게시 패턴을 비교 분석하여 조기개입 단서를 도출합니다. 실제 데이터 규모 제한 환경에서도 정보행동 특성 기반의 설명력을 강화하는 방향으로 연구를 확장합니다.
관련 연구 성과
관련 논문
3편
관련 특허
0건
관련 프로젝트
3건
연구 흐름
초기에는 트위터 기반 정보행동을 정량화하기 위해 대규모 게시물 라벨링과 사용자 프로파일 분석 절차를 구축하는 데 집중했습니다. 이후에는 국가 단위 자살 레지스트리와 SDOH 체계를 결합해 구조적 결정요인과 자살 결과를 통합적으로 파악하는 방향으로 연구를 수행했습니다. 최근에는 자살 관련 신호를 다른 보건 문제와 함께 해석가능한 기계학습 관점에서 확장하고, 위험 신호 탐지와 설명을 함께 제공하는 분석 파이프라인을 강화하고 있습니다.
활용 가능성
활용 가능성은 알앤디써클 특화 AI 에이전트가 생성한 내용으로, 실제 연구 가능 여부는 연구실과의 논의가 필요합니다.
관련 논문
구분
제목
Linking suicide and social determinants of health in South Korea: An investigation of structural determinants
Understanding information behavior of South Korean Twitter users who express suicidality on Twitter
Predicting and explaining recurrent child abuse using interpretable machine learning: Evidence from national-level child abuse data in South Korea (2017–2020)
관련 프로젝트
구분
제목
자살, 소셜네트워크 이론과 데이터사이언스 방법론을 활용한 이용자 중심의 소셜미디어 자살고위험군 식별
건강의 사회적 결정요인이 국내 자살에 미치는 영향 연구: SDOH 분석 프레임워크 구축에서 자살고위험군 추출까지
건강의 사회적 결정요인이 국내 자살에 미치는 영향 연구: SDOH 분석 프레임워크 구축에서 자살고위험군 추출까지