Concept drift vs suicide: comment l'un peut prévenir l'autre?
Cédric Maigrot 1 Sandra Bringay 2 Jérôme Azé 2
1 LinkMedia - Creating and exploiting explicit links between multimedia fragments
Inria Rennes – Bretagne Atlantique , IRISA-D6 - MEDIA ET INTERACTIONS
2 ADVANSE - ADVanced Analytics for data SciencE
LIRMM - Laboratoire d'Informatique de Robotique et de Microélectronique de Montpellier
Résumé : Le suicide devient d'année en année une problématique plus préoc-cupante. Les organismes de santé tels que l'OMS se sont engagés à réduire le nombre de suicides de 10% dans l'ensemble des pays membres d'ici 2020. Si le suicide est généralement un geste impulsif, il existe souvent des actes et des paroles qui peuvent révéler un mal être et représenter des signes précurseurs de prédispositions au suicide. L'objectif de cette étude est de mettre en place un système pour détecter semi-automatiquement ces comportements et ces paroles au travers des réseaux sociaux. Des travaux précédents ont proposé la classification de messages issus de Twitter suivant des thèmes liés au suicide : tristesse, blessures psychologiques, état mental, etc. Dans cette étude, nous ajoutons la dimension temporelle pour prendre en compte l'évolution de l'état des personnes monitorées. Nous avons implémenté pour cela différentes méthodes d'apprentis-sage dont une méthode originale de concept drift. Nous avons expérimenté avec succès cette méthode sur des données réelles issues du réseau social Facebook.
Type de document : Communication dans un congrès EGC 2016, Jan 2016, Reims, France. 2016
Informatique [cs] Sciences de l'Homme et Société
En ligne https://hal.inria.fr/hal-01283889/document
