成果名称：新浪微博用户抑郁倾向实时监测平台

研发人员：曾蔚、陈浩杰（学生）

所属领域：大数据、人工智能

完成单位：泉州师范学院

项目简介：抑郁症是一种常见的心理疾病，与其他疾病不同，抑郁症患者接受治疗的比例非常低，据国内外研究显示，约92%的抑郁症患者由于怕被帖上“精神病”的标签而不寻求治疗或是拒绝接受治疗。“走饭”微博自杀事件发生的九年时间内，每天都有许多深陷于痛苦和绝望的用户在走饭发出的最后一条微博下留言，截止今日这条微博已经有100多万条评论。项目基于走饭微博评论数据实现对抑郁症患者的识别与监测，旨在减少原本可以预防的悲剧发生。项目采集“走饭”微博下评论数据，接入研究所大数据平台内的实时数据仓库，采用深度学习自然语言处理方法预测微博用户抑郁类别并计算出指定时间段内微博用户的抑郁指数，实现对高抑郁指数微博用户的实时识别、监测及可视化展示。