你是否曾看过朋友在脸书上留下不寻常的状态？或是在看到自杀的社会新闻时常在想「如果早点发现多好」。现在一份新的研究就在探讨，是否可以靠搜集数据建立出即时判定自杀风险因子的分析工具。

这项研究名為「艾弥尔•涂尔干」（Emile Durkheim），是以一位曾在1897年进行广泛调查并在著作《自杀论》（Suicide）的学者涂尔干命名。在《自杀论》中涂尔干将自杀者分门别类，试图从他们的生活和自杀的机率间找出关联性。

用社交数据分析自杀倾向

而涂尔干计划从美军退役士兵中拣选受试者，透过脸书(facebook,编辑注)的行动App收集资料，并将用户的活动数据传送到一个医疗资料库。收集完成的数据会接受「人工智慧系统」分析，接著利用预测程式来即时监视受测者是否出现一般认為「具伤害性」的行為。

参与计划的科学家们尚未找出能够整合数据与真实自杀案例的方法，计划的主要研究员宝林（Chris Poulin）说，目前他们必须增加医疗协议的授权行為。

该团队正设法研拟出能让参与者亲人接受的同意书，万一在悲剧发生时能让团队使用死者的社交资料。

研究员会利用这些资料交叉比对脑震盪、家庭压力、创伤后压力症候群（PTSD）以及其他可能造成退役军人自杀的因子。

只用於观察不介入受测者生活

虽然分析眾多参与者的个别行為可以提供线索，并从中发觉谁有自杀倾向，不过也许这项研究应该再加上分析每个人的自我认同，或他们在社交网路上与其他人的互动情形。

此外，如果这类系统不够完善也可能过分放大事情的严重性。例如，它可能误判使用者的情况，自行诊断使用者甚至干预他们的心理状态，但目前这项计划只纯粹用於观察、不会介入受测者生活。参与者可以自由退出监控机制，而收集到的数据也只有参与者和收集引擎可以读取。

涂尔干计划现在已经完成第一阶段实验，从分析社交媒体相关文字中找出65%的自杀关联讯息，希望最后可以更深入了解自杀者的心理风险因子，帮助医师在决定加入干预前有更多资讯可供参考。