The Hitchhiker’s Guide to Computational Linguistics in Suicide Prevention

Yaakov Ophir, Refael Tikochinski, Anat Brunstein Klomek, Roi Reichart

פרסום מחקרי: פרסום בכתב עתסקירהביקורת עמיתים

7 ציטוטים ‏(Scopus)

תקציר

Suicide, a leading cause of death, is a complex and a hard-to-predict human tragedy. In this article, we introduce a comprehensive outlook on the emerging movement to integrate computational linguistics (CL) in suicide prevention research and practice. Focusing mainly on the state-of-the-art deep neural network models, in this “travel guide” article, we describe, in a relatively plain language, how CL methodologies could facilitate early detection of suicide risk. Major potential contributions of CL methodologies (e.g., word embeddings, interpretational frameworks) for deepening that theoretical understanding of suicide behaviors and promoting the personalized approach in psychological assessment are presented as well. We also discuss principal ethical and methodological obstacles in CL suicide prevention, such as the difficulty to maintain people’s privacy/safety or interpret the “black box” of prediction algorithms. Ethical guidelines and practical methodological recommendations addressing these obstacles are provided for future researchers and clinicians.

שפה מקוריתאנגלית
עמודים (מ-עד)212-235
מספר עמודים24
כתב עתClinical Psychological Science
כרך10
מספר גיליון2
מזהי עצם דיגיטלי (DOIs)
סטטוס פרסוםפורסם - מרץ 2022
פורסם באופן חיצוניכן

טביעת אצבע

להלן מוצגים תחומי המחקר של הפרסום 'The Hitchhiker’s Guide to Computational Linguistics in Suicide Prevention'. יחד הם יוצרים טביעת אצבע ייחודית.

פורמט ציטוט ביבליוגרפי