“`html

Apakah model kecerdasan buatan dapat mendeteksi pemikiran bunuh diri di media sosial?

Setiap tahunnya, lebih dari 720.000 orang meninggal karena bunuh diri di seluruh dunia, menjadikannya salah satu penyebab utama kematian pada dewasa muda. Media sosial, seperti Reddit, telah menjadi ruang di mana individu mengekspresikan kesulitan psikologis mereka secara terbuka, kadang-kadang dengan cara tidak langsung atau metaforis. Sebuah studi terbaru mengevaluasi kemampuan berbagai alat komputasi untuk mengidentifikasi sinyal-sinyal kesulitan ini dalam unggahan daring.

Para peneliti membandingkan beberapa pendekatan: model pembelajaran mesin klasik, jaringan saraf dalam, dan model bahasa canggih berbasis kecerdasan buatan. Metode tradisional, seperti mesin vektor dukungan atau hutan acak, diuji dengan representasi semantik teks. Jaringan saraf, seperti CNN dan LSTM, juga dievaluasi untuk kemampuannya menangkap pola kontekstual dan emosional. Akhirnya, model tipe GPT-2 yang disesuaikan khusus dilatih untuk mengklasifikasikan pesan ke dalam dua kategori: bunuh diri atau bukan bunuh diri.

Hasil penelitian menunjukkan bahwa model GPT-2 memperoleh kinerja terbaik, dengan akurasi 98,25%. Model ini berhasil membedakan pesan berisiko dengan yang tidak berisiko secara efektif, sambil meminimalkan kesalahan klasifikasi. Di antara jaringan saraf, CNN mencapai akurasi 96,04%, diikuti dekat oleh LSTM dengan 95,97%. Model klasik, ketika dikombinasikan dengan representasi semantik seperti pengkode universal frasa, juga menunjukkan efisiensi yang baik, dengan akurasi melebihi 93% untuk kombinasi terbaik.

Studi ini menekankan bahwa model berbasis transformer, seperti GPT-2, unggul dalam menangkap nuansa emosional dan ketergantungan kontekstual yang panjang. Kemampuan ini sangat berguna untuk mendeteksi ekspresi tidak langsung dari kesulitan, yang sering ditemukan dalam unggahan di media sosial. Model tradisional, meskipun kurang unggul, tetap kompetitif dan lebih mudah diakses dari segi sumber daya komputasi.

Para peneliti juga memverifikasi ketahanan hasil dengan mengulangi eksperimen dengan konfigurasi dan partisi data yang berbeda. Kinerja model, terutama GPT-2 dan CNN, terbukti stabil dan dapat direproduksi, mengonfirmasi keandalan mereka dalam konteks ini.

Studi ini menyoroti pentingnya alat kecerdasan buatan untuk mengidentifikasi sinyal-sinyal kesulitan secara dini di media sosial. Namun, hasil ini tetap spesifik untuk platform Reddit dan data yang digunakan. Validasi tambahan pada jaringan lain dan dalam bahasa yang berbeda akan diperlukan untuk menggeneralisasi kesimpulan ini.

“`

Sources du média

Document de référence

DOI : https://doi.org/10.1186/s43093-026-00867-w

Titre : A unified comparative evaluation of machine learning, deep learning and GPT-2 for suicide ideation detection from social media

Revue : Future Business Journal

Éditeur : Springer Science and Business Media LLC

Auteurs : Yasmeen Mohamed Saleh; Fahad Kamal Alsheref; Mahmoud Mohamed Bahloul