摘 要 自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是自殺預(yù)防的重要環(huán)節(jié)，但傳統(tǒng)的自陳量表篩查存在虛報(bào)/ 漏報(bào)率高的局限。通過(guò)兩步連續(xù)實(shí)驗(yàn)對(duì)主題統(tǒng)覺(jué)測(cè)驗(yàn)（TAT）進(jìn)行的改編實(shí)現(xiàn)了基于TAT 的小程序自助施測(cè)方案，并獲取音頻及文本數(shù)據(jù)用于機(jī)器學(xué)習(xí)建模，構(gòu)建了針對(duì)自殺意念的自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在測(cè)驗(yàn)耗時(shí)更短的情況下，該模型取得了與前人研究相比綜合指數(shù)更優(yōu)的模型效果；詞頻分析及關(guān)鍵詞共線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析發(fā)現(xiàn)高自殺風(fēng)險(xiǎn)組被試在敘述文本中提及了更多與自殺、自傷相關(guān)的詞匯以及主題，且使用了更多的排除詞。經(jīng)改編后的TAT 小程序施測(cè)方案流程標(biāo)準(zhǔn)化且施測(cè)便捷，后續(xù)可收集更多高質(zhì)量的樣本以構(gòu)建泛化性能更優(yōu)的模型，應(yīng)用于自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的輔助評(píng)估中。

關(guān)鍵詞 自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別 主題統(tǒng)覺(jué)測(cè)驗(yàn) 機(jī)器學(xué)習(xí) 語(yǔ)音識(shí)別 文本分析

1 引言

自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別是自殺預(yù)防中的重要環(huán)節(jié)。在目前的臨床工作中，自殺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估幾乎完全依賴(lài)個(gè)體對(duì)自殺意念的自我報(bào)告，而回答者可能會(huì)由于不信任和病恥感隱瞞實(shí)際的自殺風(fēng)險(xiǎn) （Ellis et al.， 2016;Millner et al.， 2019） 。同時(shí)，根據(jù)自我報(bào)告的自殺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估也會(huì)受回答者反應(yīng)風(fēng)格、社會(huì)贊許效應(yīng)等因素影響，存在檢驗(yàn)效度不高的應(yīng)用局限 （喻婷等，2020） 。

人工智能技術(shù)的發(fā)展為自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別提供了更為客觀且精確的方法 （Torous et al.， 2018）。例如，國(guó)內(nèi)已有研究者借助微博上的海量文本數(shù)據(jù)及人工智能技術(shù)準(zhǔn)確地找到危機(jī)干預(yù)對(duì)象 （王夢(mèng)茜，2020）。但使用文本特征提取的風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別方法易受個(gè)體的語(yǔ)言偏好、語(yǔ)詞風(fēng)格等因素的影響，難以遷移到新環(huán)境及人群中 （Bernert et al.， 2020）。音頻類(lèi)型數(shù)據(jù) （包含語(yǔ)言、語(yǔ)音）已成為自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別研究的新方向。語(yǔ)音數(shù)據(jù)作為聲音的物理屬性比語(yǔ)言更為客觀，提供的信息更加豐富且易測(cè)量，可實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)人精神狀態(tài)的即時(shí)感知 （Cummins et al.，2015; Johar， 2015）。已有的研究支持多源數(shù)據(jù)構(gòu)建的模型識(shí)別效果更優(yōu)且泛化性能好 （D'mello amp;Kory， 2015）；將語(yǔ)音及文本數(shù)據(jù)結(jié)合起來(lái)建模能夠取得更優(yōu)的自殺識(shí)別效果 （Belouali et al.， 2021）。

但是，目前使用音頻數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)研究還存在諸多局限。其一，音頻數(shù)據(jù)的采集方法常用訪談法、自助問(wèn)答、朗讀等，缺乏理論依據(jù)。Belouali等（ 2021）通過(guò)設(shè)計(jì)自助問(wèn)答APP 展開(kāi)的研究雖耗時(shí)較短，但敘述時(shí)間的標(biāo)準(zhǔn)差過(guò)大，且最終所構(gòu)建的模型效果不佳，問(wèn)題的選擇也同樣缺乏理論支持。其二，通過(guò)語(yǔ)音收集的數(shù)據(jù)采集缺少標(biāo)準(zhǔn)化方法，因而難以獲取大量數(shù)據(jù)以訓(xùn)練出能夠?qū)嶋H應(yīng)用的模型。Cummins 等 （2015）呼吁研究者建立標(biāo)準(zhǔn)化的音頻數(shù)據(jù)收集流程，以推進(jìn)基于音頻識(shí)別的自殺風(fēng)險(xiǎn)研究及應(yīng)用。

投射測(cè)驗(yàn)是一種激發(fā)認(rèn)知與情緒的技術(shù) （Basu，2014）， 其中著名的主題統(tǒng)覺(jué)測(cè)驗(yàn)（thematicapperception test， TAT）具有與自殺相關(guān)的研究證據(jù)多、測(cè)驗(yàn)?zāi)康南鄬?duì)隱蔽、敘述結(jié)構(gòu)性強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，因而將TAT 改編為具有標(biāo)準(zhǔn)化流程的線(xiàn)上測(cè)驗(yàn)具有可行性。但過(guò)往研究中，使用TAT 識(shí)別自殺風(fēng)險(xiǎn)的方法多為僅根據(jù)圖片內(nèi)容選擇圖片，缺乏實(shí)證研究。例如，圖版14 由于容易被理解為一個(gè)男人想要從窗臺(tái)上跳下來(lái)而被部分研究采用。

綜上所述，已有的自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別研究存在識(shí)別效果不佳、流程缺乏標(biāo)準(zhǔn)化、材料選擇缺乏實(shí)證研究的局限。本研究將使用主題統(tǒng)覺(jué)測(cè)驗(yàn)作為刺激材料，通過(guò)兩步實(shí)驗(yàn)逐步縮減施測(cè)圖片數(shù)量并驗(yàn)證改編后的測(cè)驗(yàn)方案可行性，最終在移動(dòng)端實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡(jiǎn)短有效、流程標(biāo)準(zhǔn)化的語(yǔ)音收集方案。進(jìn)而構(gòu)建出自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型，以期為后續(xù)的心理健康狀態(tài)監(jiān)測(cè)與危機(jī)干預(yù)工作奠定基礎(chǔ)。

考慮到自殺意念是自殺行為的前奏，也是自殺的敏感預(yù)測(cè)因素，本研究以自殺意念的高低作為自殺風(fēng)險(xiǎn)的劃分標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)1 以前人研究為基礎(chǔ)，縮減施測(cè)圖片數(shù)量并確定施測(cè)材料；使用騰訊會(huì)議施測(cè)獲取音頻數(shù)據(jù)、構(gòu)建模型并評(píng)估效果；通過(guò)比較模型效果，選擇出綜合效果最佳的兩張圖片應(yīng)用于實(shí)驗(yàn)2。由于微信小程序具有不需安裝、便捷易用等優(yōu)點(diǎn)，適宜作為本實(shí)驗(yàn)程序的載體，實(shí)驗(yàn)2 將進(jìn)一步構(gòu)建小程序施測(cè)方案以提高可應(yīng)用性，對(duì)高自殺意念群體的文本、語(yǔ)音特點(diǎn)進(jìn)行研究，提高基于線(xiàn)上TAT 進(jìn)行自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的可能性。

2 實(shí)驗(yàn)1 主題統(tǒng)覺(jué)測(cè)驗(yàn)應(yīng)用于自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別初探

2.1 實(shí)驗(yàn)方法

2.1.1 問(wèn)卷研究工具

常規(guī)心理咨詢(xún)效果評(píng)估表中文版 。常規(guī)心理咨詢(xún)效果評(píng)估表 （Clinical Outcomes in RoutineEvaluation Outcome Measure， CORE-OM）共包含34個(gè)項(xiàng)目，采取5 點(diǎn)計(jì)分，其中的風(fēng)險(xiǎn)維度可用于評(píng)估自傷、自殺的想法 （Bedford et al.， 2010）。本研究采用其由Zhang 等人 （2020）進(jìn)行本土化翻譯并檢驗(yàn)信效度的中文版。本研究中該量表的克隆巴赫α 系數(shù)為 .951。

貝克自殺意念量表中文版。貝克自殺意念量表 （Beck Scale for Suicide Ideation）最初由Beck 和Steer （1991） 編制。由李獻(xiàn)云等 （2010）修訂后的成人版中文貝克自殺意念量表 （Beck Scale forSuicide Indeation-Chinese Version， BSI-CV） 共19 個(gè)項(xiàng)目，使用3 點(diǎn)評(píng)分，包含自殺意念及自殺傾向兩個(gè)維度。前5 項(xiàng)的得分反映了自殺意念的強(qiáng)烈程度，后14 項(xiàng)反映了自殺風(fēng)險(xiǎn)的大小。 本研究中，BSICV的克隆巴赫α 系數(shù)為.934；CORE-OM中的自我-危機(jī)維度與BSI-CV 量表的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為.786，達(dá)到顯著相關(guān)。

2.1.2 研究對(duì)象

Cummins 等 （2015）認(rèn)為在使用人工智能技術(shù)開(kāi)展自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別研究時(shí)，應(yīng)制定嚴(yán)格的入組標(biāo)準(zhǔn)及排除標(biāo)準(zhǔn)，盡量從量表得分的兩端進(jìn)行組的劃分。本研究遵循這條建議，將BSI-CV 總分gt;10 分、CORE-OM 自我危機(jī)維度總分gt;6 分定義為高自殺風(fēng)險(xiǎn)。WHO 于2014 年發(fā)布的自殺預(yù)防報(bào)告顯示自殺是年輕人 （15～29 歲）的第二大死因，因此本研究將入組年齡范圍定為18～29 歲。采用方便取樣法，通過(guò)在社交媒體 （朋友圈、微信群）發(fā)放招募廣告進(jìn)行受試者招募。受試者同意后，填寫(xiě)量表、參與實(shí)驗(yàn)并錄制音頻。通過(guò)作答時(shí)間、連續(xù)相同作答、異常值、前后答題一致性等指標(biāo)對(duì)有效問(wèn)卷進(jìn)行篩選，共有731 份問(wèn)卷通過(guò)。進(jìn)一步根據(jù)以上入組標(biāo)準(zhǔn)篩查符合入組條件并愿意進(jìn)行進(jìn)一步線(xiàn)上施測(cè)的受試者共76 名。完成測(cè)驗(yàn)后進(jìn)行音頻質(zhì)量檢查，如遇受試者不愿意參與錄音、敘述時(shí)間不達(dá)標(biāo) （平均每張圖片敘述時(shí)間少于1 分鐘）、內(nèi)容缺失、意外干擾等情況，則不納入后續(xù)分析。最終，共34 名高風(fēng)險(xiǎn)組受試者、30 名低風(fēng)險(xiǎn)組受試者的音頻數(shù)據(jù)被納入，問(wèn)卷得分情況如下表1 所示。本研究通過(guò)某大學(xué)倫理委員會(huì)的審核（審批號(hào)：HR2-0116-2021）。

2.1.3 測(cè)驗(yàn)程序：主題統(tǒng)覺(jué)測(cè)驗(yàn)改編

結(jié)合研究目的及以往研究證據(jù)選擇TAT 施測(cè)圖片，以縮減圖片數(shù)量、初步縮減測(cè)驗(yàn)時(shí)間，避免受試者的負(fù)荷太大。首先選取男女性受試者均適用的圖片， 包括圖1、2、5、10、11、14、15、16、20，吉沅洪 （2020）推薦使用 3BM、8BM、9GF、12BG；其次，選取以往自殺相關(guān)研究中推薦使用的TAT 圖片。Rustad 等 （2003）總結(jié)出三幅最可能誘發(fā)受試者自殺態(tài)度發(fā)生變化的圖片：14、3BM、3GF。吉沅洪 （2020）提出，圖片15 容易引出關(guān)于死亡或敵意的主題。

共采用TAT 圖片14 張，均節(jié)選自于原版TAT 測(cè)驗(yàn)。編號(hào)為：1、2、3BM、3GF、5、8BM、9GF、10、11、12BG、14、15、20、16，其中圖16 為空白圖片。圖片播放順序由其編號(hào)決定，測(cè)驗(yàn)結(jié)束前進(jìn)行積極事件回憶任務(wù)，希望受試者能夠通過(guò)回憶并分享快樂(lè)的事件，在測(cè)驗(yàn)結(jié)束時(shí)從想象世界回到現(xiàn)實(shí)世界。

敘述提綱及測(cè)驗(yàn)說(shuō)明參考Murray（1935）的原版以及吉沅洪 （2020）修訂后的指導(dǎo)語(yǔ)。實(shí)驗(yàn)程序使用Microsoft PowerPoint 制作，通過(guò)騰訊會(huì)議將屏幕共享給受試者開(kāi)展測(cè)驗(yàn)。測(cè)驗(yàn)流程包括指導(dǎo)語(yǔ)、練習(xí)、TAT 圖片呈現(xiàn)、空白圖片呈現(xiàn)以及積極事件回憶。在正式實(shí)驗(yàn)開(kāi)始前開(kāi)展預(yù)實(shí)驗(yàn)，并通過(guò)受試者的反饋 （詢(xún)問(wèn)是否勞累、是否不適等）和實(shí)驗(yàn)的耗時(shí)對(duì)測(cè)驗(yàn)進(jìn)行調(diào)整。在TAT 圖片呈現(xiàn)過(guò)程中穿插了一次休息。。

2.1.4 施測(cè)及數(shù)據(jù)采集

測(cè)驗(yàn)通過(guò)騰訊會(huì)議展開(kāi)，在征得受試者同意后開(kāi)啟音頻錄制。為提高音頻質(zhì)量，提前設(shè)置以下內(nèi)容：（1）打開(kāi)音樂(lè)模式與專(zhuān)業(yè)音頻；（2）開(kāi)啟高保真模式與回音消除，以增強(qiáng)采集音質(zhì)、避免回聲干擾；（3）開(kāi)啟同時(shí)錄制音頻文件。會(huì)議完成后，音頻被保存為采樣深度32bit、采樣率32kHZ、單聲道的 .m4a 格式音頻。采用Adobe Audition 2021 進(jìn)行剪輯，僅保存受試者敘述部分。音頻文件依據(jù)圖片分別保存為采樣深度32bit、采樣率32kHz、單聲道的 .wav 格式音頻。剪輯完成后，使用訊飛聽(tīng)見(jiàn)將音頻轉(zhuǎn)錄為txt 文本，轉(zhuǎn)錄正確率達(dá)97.5%；后由人工對(duì)比語(yǔ)音進(jìn)行逐句核對(duì)并修正轉(zhuǎn)錄結(jié)果，以進(jìn)一步提高轉(zhuǎn)錄正確率。

共有34 名高自殺風(fēng)險(xiǎn)組受試者、30 名低風(fēng)險(xiǎn)組受試者的完整測(cè)驗(yàn)音頻被納入，每位受試者產(chǎn)生13 段敘述音頻 （已除去練習(xí)），共產(chǎn)生了830 段 （2段敘述缺失）音頻及對(duì)應(yīng)的文本稿。

2.1.5 機(jī)器學(xué)習(xí)建模

機(jī)器學(xué)習(xí)建模主要采用Python 第三方提供的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)SKLearn 實(shí)現(xiàn)，其提供了從數(shù)據(jù)預(yù)處理到驗(yàn)證模型的一系列接口。使用Pandas 庫(kù)及Numpy庫(kù)讀取及處理數(shù)據(jù)。使用Matplotlib 進(jìn)行繪圖。

特征提取。采用openSMILE ①對(duì)語(yǔ)音信號(hào)進(jìn)行特征提取。選用的特征集為2010 年INTERSPEECH副語(yǔ)言挑戰(zhàn)特征集 （The INTERSPEECH 2010Paralinguistic Challenge feature set， IS_10）， 因其包含的語(yǔ)音特征全面且研究證據(jù)豐富。

采用文心②提取文本特征。該系統(tǒng)為語(yǔ)言探索和字詞計(jì)算分析軟件 （Linguistic Inquiry and WordCount， LIWC）的一種，由中科院心理所根據(jù)中國(guó)大陸地區(qū)簡(jiǎn)體語(yǔ)言特點(diǎn)，參照LIWC2007 和C-LIWC詞庫(kù)進(jìn)行研發(fā)，并在C-LIWC 的基礎(chǔ)上加入了微博上使用頻率最高的5000 余詞 （Gao et al.， 2013）。

綜上，對(duì)每段敘述的音頻文件提取出1582 維特征，每段敘述的文本稿提取出102 維特征。合并后形成包含1684 維特征的數(shù)據(jù)集。

數(shù)據(jù)預(yù)處理。本研究數(shù)據(jù)集均衡，且不存在缺失值、重復(fù)值。對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行的預(yù)處理操作為標(biāo)準(zhǔn)化 （Standardization），以減少特征間取值范圍差異。取值范圍差異大會(huì)對(duì)基于距離的模型，例如支持向量機(jī)、K 近鄰等產(chǎn)生影響。采用打亂 （Shuffle）使數(shù)據(jù)隨機(jī)化，從而避免過(guò)擬合。

特征選擇。采用隨機(jī)森林模型進(jìn)行特征選擇，因其能夠篩選出重要性高的特征，并且對(duì)其進(jìn)行重要性排序。以數(shù)據(jù)集提取出的特征為例，進(jìn)行特征選擇并對(duì)重要性進(jìn)行排序后，取重要性排在前十的特征。

數(shù)據(jù)集劃分。K 折交叉驗(yàn)證要比另一種交叉驗(yàn)證方法留出法 （Hold-Out）的結(jié)果更穩(wěn)定，適宜用于小樣本研究。研究表明，K 取5 或10 能夠在評(píng)估效果和計(jì)算復(fù)雜度之間達(dá)到綜合最優(yōu) （Rodriguez etal.， 2010）。因本研究樣本量較小，使用10 折交叉驗(yàn)證對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行多次劃分。

訓(xùn)練模型。采用已被廣泛應(yīng)用于自殺相關(guān)研究（Boudreaux et al.， 2021）的四種機(jī)器學(xué)習(xí)模型進(jìn)行訓(xùn)練，包括支持向量機(jī) （support vector machine，SVM）、隨機(jī)森林 （random forest， RF）、邏輯回歸 （logistic regression， LR）及K 近鄰 （K-nearestNeighbor，KNN）。

模型評(píng)估。采用準(zhǔn)確性 （accuracy， ACC）、精確率 （precision， Pre）、召回率 （recall）、F1-Score、操作者特征曲線(xiàn) （receiver operating characteristic，ROC）、ROC 曲線(xiàn)下面積 （area under curve， AUC）作為模型評(píng)估指標(biāo)。

2.2 結(jié)果

2.2.1 機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)果

圖5、10、14 數(shù)據(jù)集構(gòu)建的模型綜合效果 （通過(guò)ACC 及AUC 評(píng)估）最佳，其中綜合效果最優(yōu)的是圖14 數(shù)據(jù)集構(gòu)建的SVM 模型 （ACC=.81，平均AUC=.92） 。

整個(gè)系列任務(wù)中建模效果最好并且最穩(wěn)定的兩個(gè)模型為L(zhǎng)R （ 平均ACC=.78，std =.02； 平均AUC=.83，std =.06） 及SVM （ 平均ACC=.77，std =.03； 平均AUC=.83，std =.04）。以平均ACC作為指標(biāo)，使用R 繪圖，LR 和SVM 這兩個(gè)模型較RF 及KNN 表現(xiàn)更好。所構(gòu)建的LR 模型平均ACC 達(dá)到了.78 （std = .023）， 平均AUC 達(dá)到了.83 （std =.064）；SVM 模型平均ACC 達(dá)到了.77（std =.028），AUC 達(dá)到了.83 （std =.035）。SVM已被前人研究證明用在小樣本數(shù)據(jù)中效果良好，隨著研究樣本的擴(kuò)大，LR 可能是更優(yōu)的選擇。

2.2.2 語(yǔ)音時(shí)長(zhǎng)

使用PlayTime 統(tǒng)計(jì)音頻時(shí)長(zhǎng)。繪制箱線(xiàn)圖以比較圖片敘述時(shí)間差異。通過(guò)比較兩組受試者在每張圖片上的語(yǔ)音時(shí)長(zhǎng)的中位數(shù)、上下四分位數(shù)、離群值、極值和均值 （由× 表示），發(fā)現(xiàn)除圖片3BM、5、8BM、BEI 的敘述時(shí)長(zhǎng)在兩組間的差異未通過(guò)顯著性檢驗(yàn)，其余圖片的敘述長(zhǎng)度差異均通過(guò)了顯著性檢驗(yàn)。

2.2.3 文本分析

KH Coder （以下簡(jiǎn)稱(chēng)KHC）是一款專(zhuān)門(mén)用于非結(jié)構(gòu)化文本分析的開(kāi)源文本分析工具。本研究使用其進(jìn)行詞頻分析及關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析。

（1）詞頻分析

首先將所有受試者在敘述中產(chǎn)生的全部敘述文本保存為UTF-8 編碼的.txt 文件，導(dǎo)入KH Coder 后進(jìn)行分詞。采用Stanford POS Tagger 進(jìn)行詞性標(biāo)注，設(shè)置停用詞。預(yù)處理后進(jìn)行詞頻統(tǒng)計(jì)，對(duì)兩組使用頻次位于前50 位的詞進(jìn)行梳理。結(jié)果發(fā)現(xiàn)，在兩組受試者的敘述中，出現(xiàn)頻次最高的均為關(guān)系類(lèi)詞匯，例如朋友、孩子、媽媽等；以及與圖片內(nèi)容相關(guān)的詞，例如樹(shù)、門(mén)等。也有出現(xiàn)頻次差異較大的詞匯，例如包含“殺”、“死”的詞在高風(fēng)險(xiǎn)組敘述中出現(xiàn)的次數(shù)較多。為深入了解兩組受試者的詞匯表達(dá)差異，對(duì)全部分詞結(jié)果查閱后，總結(jié)出與自殺、自傷、消極情緒相關(guān)的一系列詞匯。將總結(jié)的詞匯提前設(shè)置為強(qiáng)制提取詞 （Force Pick Up），結(jié)果發(fā)現(xiàn)，與低風(fēng)險(xiǎn)組相比，高風(fēng)險(xiǎn)組提及的自殺、自傷、消極情緒詞匯頻次更多，并且包含更多種類(lèi)。

（2）關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析

關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析能夠顯示詞與詞之間的關(guān)系。首先在KHC 中對(duì)文本數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，接著對(duì)詞性、使用詞匯數(shù)量、詞匯取舍進(jìn)行設(shè)置。關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果發(fā)現(xiàn)，高風(fēng)險(xiǎn)組的關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中有4 個(gè)節(jié)點(diǎn)與自殺、死亡相關(guān)，低風(fēng)險(xiǎn)組僅有1 個(gè)節(jié)點(diǎn)與自殺、死亡相關(guān)。關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果見(jiàn)上圖1。

3 實(shí)驗(yàn)2 主題統(tǒng)覺(jué)測(cè)驗(yàn)應(yīng)用于自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的快速施測(cè)方法——來(lái)自用戶(hù)通過(guò)小程序自助施測(cè)的數(shù)據(jù)

3.1 研究方法

3.1.1 研究對(duì)象

實(shí)驗(yàn)2 受試者入組標(biāo)準(zhǔn)及排除標(biāo)準(zhǔn)同實(shí)驗(yàn)1。被納入后續(xù)數(shù)據(jù)分析的受試者共58 名 （高風(fēng)險(xiǎn)組：29 名；低風(fēng)險(xiǎn)組：29 名）。基本信息及問(wèn)卷得分情況如下圖表2 所示。

3.1.2 測(cè)驗(yàn)程序

實(shí)驗(yàn)1 中，圖片5、10、14 對(duì)應(yīng)的數(shù)據(jù)集均構(gòu)建出了效果良好的模型，實(shí)驗(yàn)2 根據(jù)實(shí)驗(yàn)1 的結(jié)果繼續(xù)采用這三張TAT 圖片作為施測(cè)材料。此外，雖然圖14 構(gòu)建出的最佳模型效果比圖5、10 更優(yōu)，但該圖版在前人研究中即常與自殺、死亡的主題聯(lián)系起來(lái)，在實(shí)驗(yàn)1 中也發(fā)現(xiàn)高風(fēng)險(xiǎn)組受試者多將這張圖片與跳樓聯(lián)系起來(lái)，在實(shí)際應(yīng)用中可能存在潛在的倫理風(fēng)險(xiǎn)，因而暫不考慮施測(cè)圖14。

測(cè)驗(yàn)程序載體使用微信小程序（可使用微信小程序搜索“看圖說(shuō)話(huà)心理測(cè)評(píng)”），通過(guò)微信開(kāi)發(fā)者工具制作。調(diào)用官方提供的RecorderManager API實(shí)現(xiàn)錄音功能并對(duì)音頻采集格式進(jìn)行指定。音頻存儲(chǔ)采用阿里云OSS 對(duì)象存儲(chǔ)平臺(tái)。

3.1.3 施測(cè)及數(shù)據(jù)采集

以圖5 的敘述為例。首先掃描小程序二維碼進(jìn)入測(cè)驗(yàn)，閱讀實(shí)驗(yàn)整體說(shuō)明后，逐步完成閱讀分測(cè)驗(yàn)說(shuō)明、填寫(xiě)受試者序號(hào)、查看圖片并想象、講述這四個(gè)步驟。完成測(cè)驗(yàn)后，音頻自動(dòng)上傳至服務(wù)器端。

對(duì)于音頻采集，指定錄音時(shí)間不超過(guò)4 分鐘（24000ms），超過(guò)會(huì)自動(dòng)停止錄音；采樣率指定了最高的44.1KHZ，以保留更完整的音頻信息；音頻格式選用AAC （高級(jí)音頻編碼），該格式音頻在相同的比特率情況下聲音表現(xiàn)通常優(yōu)于MP3 格式。后采用Adobe Audition 保存為采樣率44.1KHZ、采樣深度32Bit、單聲道的.wav 格式音頻，使用訊飛聽(tīng)見(jiàn)進(jìn)行轉(zhuǎn)錄以產(chǎn)生對(duì)應(yīng)的文本稿。共有29 名高風(fēng)險(xiǎn)組受試者、29 名低風(fēng)險(xiǎn)組受試者產(chǎn)生的測(cè)驗(yàn)音頻被納入，每位受試者產(chǎn)生了2 段敘述音頻，共產(chǎn)生了116 段音頻及相對(duì)應(yīng)的文本稿。

3.2 結(jié)果

3.2.1 模型效果

機(jī)器學(xué)習(xí)的建模過(guò)程同實(shí)驗(yàn)1。對(duì)2個(gè)數(shù)據(jù)集（ 圖5 及圖10）分別提取的1684 維數(shù)據(jù)使用4 個(gè)分類(lèi)器進(jìn)行建模并評(píng)估模型效果。相比于實(shí)驗(yàn)1，實(shí)驗(yàn)2的數(shù)據(jù)集在兩類(lèi)樣本及性別比例上更加均衡，均為1：1。使用KiraWaveTar 將圖片5 和10 的音頻合成為全長(zhǎng)音頻，并提取出音頻及文本特征形成新的數(shù)據(jù)集。研究2 所構(gòu)建的模型效果及其與研究1 的比較如下表3 所示。

實(shí)驗(yàn)2 中，由圖5、圖10 數(shù)據(jù)集分別構(gòu)建出的SVM 模型綜合評(píng)估效果均稍?xún)?yōu)于實(shí)驗(yàn)1 中相對(duì)應(yīng)的SVM 模型。由實(shí)驗(yàn)2 中圖5 及圖10 共同組成的數(shù)據(jù)集構(gòu)建的LR 模型的ACC 指標(biāo)為所有模型最高，達(dá)到了.83。

3.2.2 語(yǔ)音時(shí)長(zhǎng)

為比較施測(cè)方式不同是否會(huì)影響語(yǔ)音敘述時(shí)長(zhǎng)，與實(shí)驗(yàn)1 敘述時(shí)長(zhǎng)進(jìn)行對(duì)比分析。結(jié)果表明，低風(fēng)險(xiǎn)組受試者在實(shí)驗(yàn)2 中對(duì)圖5、10 這兩張圖片的敘述時(shí)間增加，且對(duì)圖10 的敘述時(shí)間顯著上升。而高風(fēng)險(xiǎn)組受試者對(duì)這兩張圖片的敘述時(shí)間相較于實(shí)驗(yàn)一均有所下降。

3.2.3 文本特征

對(duì)全長(zhǎng)敘述文本提取的全部文本特征進(jìn)行方差分析。p lt; .05 的文本特征共 2 個(gè)，分別為排除詞（exclusive）及死亡詞 （death），且排除詞被選擇的頻次最高。對(duì)文字特征被選頻次進(jìn)行統(tǒng)計(jì)的結(jié)果及含義如上表4 所示。

4 討論

研究通過(guò)兩個(gè)實(shí)驗(yàn)對(duì)TAT 進(jìn)行改編，最終形成TAT 自助施測(cè)小程序施測(cè)方案，在測(cè)驗(yàn)耗時(shí)更短的情況下取得了與前人研究相比綜合效果更優(yōu)的識(shí)別效果。實(shí)驗(yàn)1 通過(guò)回顧前人研究，制定測(cè)驗(yàn)流程和指導(dǎo)語(yǔ)，將施測(cè)圖片數(shù)量由原版的31 張圖片縮減為14 張；但耗時(shí)仍較長(zhǎng)，受試者完成全部圖片的敘述 （不含指導(dǎo)語(yǔ)、反饋及休息時(shí)間）所需時(shí)長(zhǎng)為28.11±15.52 分鐘。通過(guò)對(duì)所構(gòu)建的模型效果進(jìn)行比較，進(jìn)一步選擇出2 張圖片作為小程序施測(cè)材料。實(shí)驗(yàn)2 中，受試者僅需完成2 張圖片的敘述。圖5 平均敘述時(shí)長(zhǎng)為111.57±45.09s，圖10 平均敘述時(shí)長(zhǎng)為132.34±50.98s，測(cè)驗(yàn)時(shí)間短于Pestian 等（2017）使用訪談法開(kāi)展的研究（ 平均耗時(shí)為8.1±4.5分鐘）。在自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別效果上，以實(shí)驗(yàn)2 中圖5的數(shù)據(jù)集為例，所構(gòu)建的SVM 模型準(zhǔn)確性 （ACC）為 .80，曲線(xiàn)下面積 （AUC）為 .89。AUC 指標(biāo)通常是衡量分類(lèi)模型的最佳選擇，研究2 中最佳模型的AUC= .91 （圖5+10 數(shù)據(jù)集構(gòu)建的SVM 模型），優(yōu)于Belouali 等 （2021）通過(guò)自助問(wèn)答法開(kāi)展的研究 （最高AUC= .80），略遜于Pestian 等 （2017）使用訪談法開(kāi)展的研究 （最高AUC= .93）。其原因可能是Pestian 的研究樣本量更大，且在醫(yī)院情景下展開(kāi)，不僅對(duì)入組受試者的要求更嚴(yán)格，也能夠控制音頻設(shè)備、環(huán)境等因素帶來(lái)的影響。

模型效果證明TAT 是適宜用于自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別的材料。此外，TAT 圖片的模糊情境也有利于其應(yīng)用于自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別中，這一點(diǎn)可由受試者的敘述文本體現(xiàn)。使用社交媒體數(shù)據(jù)展開(kāi)的研究發(fā)現(xiàn)，自殺傾向者會(huì)更常用意象來(lái)表達(dá)死亡意圖，通常并非直接談?wù)撟约旱乃劳觯怯秒[喻的方式表達(dá)，例如地鐵、回家、遠(yuǎn)方等意象 （高一虹， 孟玲， 2019）。在本研究中，“窗戶(hù)”這個(gè)意象在高風(fēng)險(xiǎn)組的敘述中出現(xiàn)了76 次，由關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)發(fā)現(xiàn)“窗戶(hù)”與“跳下去”形成一個(gè)節(jié)點(diǎn)，一段典型敘述為：“這個(gè)人想要從窗戶(hù)跳下去”。而在低風(fēng)險(xiǎn)組的敘述中，“窗戶(hù)”這個(gè)節(jié)點(diǎn)僅出現(xiàn)了42 次，并且多與圖片人物聯(lián)系起來(lái)，一段典型敘述為“這個(gè)男人站在窗戶(hù)前”。已有研究通過(guò)博客的文本內(nèi)容對(duì)抑郁的隱喻展開(kāi)了研究，將常用的抑郁隱喻總結(jié)成戰(zhàn)爭(zhēng) （war）和旅程 （journey）這兩個(gè)主題。例如戰(zhàn)爭(zhēng)主題包含了戰(zhàn)斗 （fight）、投降 （surrender）等詞，旅程主題包含了方向 （direction）、道路 （road）等詞 （Coll-Floritet al.， 2021）。但自殺的口語(yǔ)隱喻研究目前較為缺乏，若能發(fā)現(xiàn)一系列隱喻并應(yīng)用到自殺守門(mén)員等培訓(xùn)中，則有利于心理工作者對(duì)于自殺信號(hào)的識(shí)別。

最終的TAT 小程序自助施測(cè)方案還利于收集口語(yǔ)材料以展開(kāi)對(duì)自殺口語(yǔ)特征的研究。詞頻分析與關(guān)鍵詞網(wǎng)絡(luò)分析結(jié)果顯示，高自殺風(fēng)險(xiǎn)組提到了更多的與自殺、自傷、消極情緒相關(guān)的詞匯，并由更多的圖片內(nèi)容聯(lián)想到了自傷、自殺，例如以下節(jié)點(diǎn)：沙發(fā)—自殺、窗戶(hù)—跳下去、死—害怕、結(jié)束—生命。大量研究證據(jù)表明，高自殺風(fēng)險(xiǎn)者在遺書(shū)、網(wǎng)絡(luò)帖子、故事書(shū)寫(xiě)等各類(lèi)文本表達(dá)中更多地使用了自殺、自傷相關(guān)詞匯 （王呈珊等， 2021; Pestian et al.， 2017，2020），本研究的結(jié)果說(shuō)明高自殺風(fēng)險(xiǎn)者在口語(yǔ)表達(dá)中也有相似的特征。除上述特征外，研究還發(fā)現(xiàn)了其他的語(yǔ)言特征。Exclusive （排除詞：取消、但是、除外）在實(shí)驗(yàn)1、2 中均為被隨機(jī)森林算法選擇頻次最多的文本特征。對(duì)實(shí)驗(yàn)2 由圖5、10 敘述文本組合形成的全長(zhǎng)文本中所提取出的文本特征進(jìn)行t 檢驗(yàn)，發(fā)現(xiàn)高自殺風(fēng)險(xiǎn)組用了更多的排除詞（p lt; .01）和死亡詞p lt; .05 ）。這與對(duì)微博上自殺死亡用戶(hù)展開(kāi)的LIWC 分析結(jié)果一致，該研究同樣發(fā)現(xiàn)自殺死亡組使用更多的排除詞和死亡詞，與對(duì)照組相比達(dá)到了顯著差異 （管理等， 2015）。這提示兩組受試者可能存在的是整體語(yǔ)言特征上的差異，而不限于文本來(lái)源。高自殺風(fēng)險(xiǎn)組的敘述中還表現(xiàn)出了對(duì)生命意義的尋求，在關(guān)鍵詞共現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)分析中發(fā)現(xiàn)了“世界-活著-意義”這個(gè)特殊的高頻節(jié)點(diǎn)（ gt;25人次）。

未來(lái)可通過(guò)服務(wù)器端的完善，進(jìn)一步提高小程序施測(cè)方案的應(yīng)用性。例如調(diào)用文本轉(zhuǎn)錄API 以實(shí)現(xiàn)自動(dòng)文本轉(zhuǎn)錄功能，并配合服務(wù)器端的LIWC 程序，通過(guò)規(guī)則定義將一系列LIWC 特征組合成為通俗易懂的反饋展示給受試者。還可實(shí)現(xiàn)語(yǔ)音降噪處理功能，以減輕后續(xù)語(yǔ)音處理工作的負(fù)擔(dān)；但這也可能會(huì)導(dǎo)致音頻質(zhì)量降低，從而削弱特征的可識(shí)別性。

本研究的不足之處包括：其一，本研究希望能克服傳統(tǒng)施測(cè)方法的局限，如虛報(bào)漏報(bào)等，但本研究入組受試者的刪選仍然是通過(guò)問(wèn)卷進(jìn)行。雖然使用了兩個(gè)量表以確認(rèn)是否前后答題一致、進(jìn)行了嚴(yán)格的問(wèn)卷篩選并嚴(yán)格遵循入組標(biāo)準(zhǔn)，并按照Cummins 等 （2015）建議，邀請(qǐng)?jiān)诹勘肀憩F(xiàn)上處于兩端的受試者參與研究，但仍然可能在入組的受試者答的量表上存在漏報(bào)、虛報(bào)的問(wèn)題。未來(lái)研究可考慮與醫(yī)療機(jī)構(gòu)合作，通過(guò)醫(yī)師評(píng)估等方式確保入組受試者得到更為準(zhǔn)確的自殺風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。其二，本研究數(shù)據(jù)量仍較小。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的建立及評(píng)估均需要大量的高質(zhì)量數(shù)據(jù)，未來(lái)可通過(guò)自助施測(cè)的方式來(lái)收集更多的音頻數(shù)據(jù)。其三，本研究使用自殺意念作為自殺風(fēng)險(xiǎn)的評(píng)估手段，但自殺風(fēng)險(xiǎn)包含其他側(cè)面，如非自殺性自傷、既往自殺未遂等。未來(lái)研究可考慮在收集到更大樣本量的情況下進(jìn)行更細(xì)致的劃分，并且考慮對(duì)全套TAT 測(cè)驗(yàn)進(jìn)行施測(cè)，或使用多種音頻獲取方法并比較不同音頻獲取方法的效果。

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