新浪微博用户中自杀死亡和无自杀意念者特征差异的研究

目的 探讨新浪微博用户中自杀死亡与无自杀意念者行为和语言特征的差异。方法 经新浪微博认证用户提供的信息, 收集31名网络识别自杀死亡用户(自杀死亡组);邀请微博用户填写自杀意念相关筛查量表, 收集30名无自杀意念用户(对照组)。比较两组用户在10种微博行为和88种语言特征方面的差异。结果 (1)行为特征中, 自杀死亡组的微博链接率(链接微博数与公开微博总数的比值)和微博互动率(平均每篇微博@其他用户的次数)均低于对照组[0.04(0.04) vs. 0.06(0.04), P=0.029;0.60(0.27) vs. 0.69(0.18), P=0.028], 自我关注程度(平均每篇公开微博使用的第一人称单数次数)高于对照组[0.47(0.25) vs. 0.30(0.10), P=0.010];(2)语言特征中, 自杀死亡组在数量单位词、工作词、省略号使用率低于对照组(均P<0.05), 在代名词、特定人称代名词、第三人称单数、非特定人称代名词、社会历程词、焦虑词、排除词、性词、宗教词、第二人称单数、人类词、消极情绪词、愤怒词、悲伤词和死亡词的使用率均高于对照组(均P<0.05)。结论 自杀死亡用户的微博互动更少, 更加关注自我, 更频繁地使用表达排除意义的词语, 从情感层面上有更多负性表达, 使用更多与死亡、宗教相关而更少与工作相关的表达。这些特点对开展针对网络用户的自杀学研究有重要启示。     

不同自杀可能性微博用户行为和语言特征差异解释性研究

目的通过比较不同程度自杀可能性网络用户在微博行为和语言上的差异,归纳高自杀可能用户的可识别特征,探讨通过网络社交平台实时评估个体自杀可能的前景。方法在线招募微博用户参与问卷调查,根据个体自杀可能性量表中文版得分情况,将982名受访者分为446名高自杀可能组和536名低自杀可能组,分析2组在微博提取的10类行为特征和88类语言特征上的差异。结果全部受访者自杀可能性总均分为(69.7±11.9)分;女性"敌意"分量表得分为(13.2±2.6)分,高于男性的(12.7±2.4)分,"绝望"分量表得分为(24.4±4.7)分,低于男性的(25.0±4.7)分,差异均有统计学意义(P<0.05);二列相关分析表明,自杀可能性水平与"社交活跃度"和"未来词"使用频率呈负相关(r=-0.082、-0.073,P<0.05),与"夜间活跃度"和"第三人称单数"、"否定词"使用频率呈正相关(r=0.081、0.077、0.066,P<0.05);非参数检验结果表明,高自杀可能组的"社交活跃度"、"集体关注度"和"未来词"使用频率低于低自杀可能组(P<0.05),高自杀可能组的"夜间活跃度"和"死亡词"使用频率大于低自杀可能组(P<0.05)。结论不同自杀可能性的用户在微博行为和语言表达上存在差异,高自杀可能性用户与其他用户相比社交活跃度低,夜间更加活跃,关注别人更少,使用更多表达否定、死亡的词语,使用更少指向未来的词语。     

Title estimation of vaccine efficacy and the threshold parameter

Ｃｏｎｓｉｄｅｒｔｈｅｐｒｏｂｌｅｍｏｆｍａｋｉｎｇｉｎｆｅｒｅｎｃｅａｂｏｕｔｔｈｅｅｆｉｃａｃｙｏｆａｖａｃｉｎａｔｉｏｎａｎｄｔｈｅａｓｏｃｉａｔｅｄｔｈｒｅｓｈｏｌｄｐａｒａｍｅｔｅｒｔｏｐｒｅｖｅｎｔｔｈｅｏｃｕｒｅｎｃｅｏｆａｍａｊｏｒｅ...