劉愛樓

摘 ?要：伴隨信息時(shí)代的到來與快速發(fā)展，信息技術(shù)正在以迅猛態(tài)勢(shì)滲透于社會(huì)的方方面面。大數(shù)據(jù)作為隨信息時(shí)代運(yùn)用而生的概念，近年來得到心理學(xué)領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。本文以網(wǎng)絡(luò)大數(shù)據(jù)概念及技術(shù)視角下對(duì)高校自殺干預(yù)應(yīng)用為切入點(diǎn)，在介紹大數(shù)據(jù)技術(shù)在危機(jī)干預(yù)中實(shí)際應(yīng)用的基礎(chǔ)上，總結(jié)其對(duì)高校危機(jī)干預(yù)理論研究和實(shí)踐運(yùn)用產(chǎn)生的影響。高校危機(jī)干預(yù)作為以個(gè)體外部表現(xiàn)數(shù)據(jù)為主要分析對(duì)象的工作，大數(shù)據(jù)技術(shù)能夠直接提高其主動(dòng)識(shí)別的精準(zhǔn)度、增強(qiáng)個(gè)性化干預(yù)的效果。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù);自殺風(fēng)險(xiǎn);主動(dòng)識(shí)別;及時(shí)干預(yù);大學(xué)生

中圖分類號(hào)：D669.9;G643 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：2095-9052（2021）07-00-03

自殺（Suicide）是世界性的公共衛(wèi)生問題。世界衛(wèi)生組織（簡(jiǎn)稱WHO）發(fā)布的首份全球預(yù)防自殺報(bào)告指出，在全球范圍內(nèi)，自殺是全年齡段的主要死亡原因。在中國(guó)，自殺已成為15～34歲人群中第一位的死亡原因。在整個(gè)生命周期中，與其他年齡組相比，青少年自殺率更高，自殺死亡人數(shù)增長(zhǎng)最快。同時(shí)，許多曾考慮或企圖自殺的人在青春期就開始出現(xiàn)自殺意念或企圖嘗試自殺。作為未來社會(huì)建設(shè)主力軍的大學(xué)生，身心發(fā)展處于一個(gè)迅速走向成熟而又未真正成熟的特殊發(fā)展時(shí)期，是抑郁、焦慮等負(fù)面情緒的高發(fā)人群。很多調(diào)查表明，大學(xué)生的自殺率是同齡人的2～4倍。近年來，大學(xué)生自殺事件時(shí)有發(fā)生，不僅為其家庭造成重大損失與痛苦，也給周圍的同學(xué)、朋友帶來強(qiáng)烈的心理沖擊，給學(xué)校和社會(huì)造成不良影響[1]。

隨著社會(huì)和高校對(duì)自殺問題的關(guān)注，相關(guān)研究也越來越受到心理和教育工作者的重視，及時(shí)識(shí)別與干預(yù)自殺已經(jīng)成為全社會(huì)的關(guān)注焦點(diǎn)。如何有效開展自殺風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)預(yù)警工作是一個(gè)迫切需要解決的課題。但自殺作為一個(gè)復(fù)雜的社會(huì)問題，到目前為止，針對(duì)其發(fā)生機(jī)制和自殺模型的研究尚未十分清晰。同時(shí)，低主動(dòng)求治率和求助率阻礙了專業(yè)救助的進(jìn)一步展開。在中國(guó)自殺的主動(dòng)求助率低于7%，很多人在自殺之前，其實(shí)并沒有真正地主動(dòng)求助。但主動(dòng)求助率低并不代表個(gè)體沒有求助的意愿，這其中大概有20%的個(gè)體確實(shí)不想求助，但還有接近80%的個(gè)體是由于各種原因而未去主動(dòng)求助。而面對(duì)這80%的人群，目前傳統(tǒng)危機(jī)干預(yù)的做法是開通危機(jī)干預(yù)熱線，但其具有被動(dòng)性和滯后性，很多個(gè)體可能是在實(shí)施自殺的同時(shí)撥打危機(jī)干預(yù)熱線。同時(shí)，以往研究顯示，曾經(jīng)嘗試過自殺行為的個(gè)體，其再次實(shí)施自殺并且自殺成功的可能性會(huì)增高。因此，自殺風(fēng)險(xiǎn)的主動(dòng)識(shí)別與干預(yù)的前移，以及自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與篩查的精準(zhǔn)性，在危機(jī)干預(yù)中顯得尤為重要。

一、大數(shù)據(jù)對(duì)自殺風(fēng)險(xiǎn)主動(dòng)識(shí)別與干預(yù)的優(yōu)勢(shì)

大數(shù)據(jù)（Big Data或Mega Data）又稱巨量資料，是指涉及數(shù)據(jù)規(guī)模巨大且需要新處理模式才能具有更強(qiáng)決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的信息資產(chǎn)。具有數(shù)據(jù)體量巨大（Volume）、數(shù)據(jù)類型繁多（Variety）、數(shù)據(jù)處理高速（Velocity）、價(jià)值密度低（Value）和真實(shí)性（Veracity）的5V特征。除此之外，大數(shù)據(jù)還具有實(shí)時(shí)性的特征。也正因?yàn)榫哂幸陨咸卣鳎髷?shù)據(jù)才得以挑戰(zhàn)與突破傳統(tǒng)信息時(shí)代，對(duì)各行各業(yè)產(chǎn)生顛覆性的影響，同時(shí)也得到各領(lǐng)域的共同關(guān)注。

大數(shù)據(jù)技術(shù)不僅在自然科學(xué)領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用，也為社會(huì)科學(xué)領(lǐng)域帶來了新的研究課題。更重要的是，大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來為自殺干預(yù)研究打開了新的大門。隨著大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，虛擬環(huán)境與真實(shí)生活不斷融合，個(gè)體在現(xiàn)實(shí)社會(huì)中的各種心理與行為現(xiàn)象被電子化記錄成大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)下來，如情緒、態(tài)度、網(wǎng)絡(luò)行為、應(yīng)激事件等[2]。通過對(duì)個(gè)體網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)的收集與分析，可以對(duì)其行為進(jìn)行預(yù)測(cè)，并運(yùn)用大數(shù)據(jù)對(duì)壓力應(yīng)對(duì)問題進(jìn)行研究。分析來自Anxiety Online的全樣本數(shù)據(jù)得出結(jié)論，激動(dòng)或逃避是最無效的壓力應(yīng)對(duì)方法[3]。采用數(shù)據(jù)挖掘方法對(duì)智能手機(jī)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行人格研究，進(jìn)而將手機(jī)使用者劃歸為五種人格類型。有國(guó)內(nèi)學(xué)者利用被試所在高校的網(wǎng)絡(luò)日志數(shù)據(jù)分析被試的網(wǎng)絡(luò)行為特征，建立基于網(wǎng)絡(luò)行為特征的抑郁情緒狀態(tài)計(jì)算模型，從而實(shí)現(xiàn)心理健康問題的在線識(shí)別。在研究基于深度學(xué)習(xí)的微博用戶的自殺宣言進(jìn)行主動(dòng)識(shí)別時(shí)發(fā)現(xiàn)，青年人不僅偏好使用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行與自殺有關(guān)的話題討論，也將社交平臺(tái)視為他們尋求幫助和為他人提供幫助的有效工具。

相較于傳統(tǒng)量表測(cè)量方式，利用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)的生態(tài)化自動(dòng)識(shí)別具有明顯優(yōu)勢(shì)。大數(shù)據(jù)在危機(jī)干預(yù)領(lǐng)域的應(yīng)用，使我們可以利用生態(tài)化的外顯行為指標(biāo)數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，實(shí)現(xiàn)對(duì)個(gè)體潛在心理危機(jī)的自動(dòng)識(shí)別[2]，從而實(shí)現(xiàn)危機(jī)識(shí)別與預(yù)警的前置，并在一定程度上改善心理健康問題低主動(dòng)求助和求治率的現(xiàn)象。

（一）提高結(jié)果的科學(xué)性

心理學(xué)研究假設(shè)的檢驗(yàn)邏輯是先驗(yàn)性的，即研究推斷與假設(shè)是在研究結(jié)果之前提出。心理學(xué)傳統(tǒng)研究方法的假設(shè)檢驗(yàn)是對(duì)數(shù)據(jù)獲取局限性的一種現(xiàn)實(shí)妥協(xié)，缺點(diǎn)在于降低了研究結(jié)果的正確性和可靠性。且對(duì)于自殺風(fēng)險(xiǎn)的識(shí)別與預(yù)警，傳統(tǒng)研究方法的先驗(yàn)假設(shè)很難滿足主動(dòng)識(shí)別與前置預(yù)警的需求。不同于心理學(xué)傳統(tǒng)經(jīng)典研究方法，大數(shù)據(jù)技術(shù)是根據(jù)數(shù)據(jù)分析與挖掘得出結(jié)論，研究邏輯是后驗(yàn)的。通過大數(shù)據(jù)分析歸納得出的結(jié)果不僅完成研究假設(shè)與推斷，并且對(duì)得出的研究推斷進(jìn)行再次驗(yàn)證，進(jìn)而提高了獲取正確推斷與假設(shè)的效率和可能性，最終提高了研究結(jié)果的科學(xué)性。

（二）提高樣本的代表性

有關(guān)自殺問題的傳統(tǒng)研究中，樣本數(shù)量、規(guī)模和代表性都十分有限。研究多采用整群抽樣的方式對(duì)自殺問題進(jìn)行預(yù)測(cè)與分析，再將抽樣分析的結(jié)果推廣到總體，這就使得研究結(jié)論的生態(tài)效度不可避免地受到樣本代表性的影響。大數(shù)據(jù)技術(shù)在自殺領(lǐng)域研究的應(yīng)用可以改變通過抽樣樣本間接推論研究總體的劣勢(shì)，而直接對(duì)總體全部數(shù)據(jù)進(jìn)行分析與處理，從根本上提高了研究樣本的代表性。

（三）提高數(shù)據(jù)的客觀性

常規(guī)的自殺意念或自殺行為的測(cè)量大多采用自評(píng)式問卷的方式，即通過個(gè)體對(duì)過去一段時(shí)間狀態(tài)的自我評(píng)價(jià)。這就使樣本數(shù)據(jù)不可避免地受到個(gè)體主觀動(dòng)機(jī)或者刻意作假的影響，造成數(shù)據(jù)的客觀性和可信度低。而大數(shù)據(jù)打破了傳統(tǒng)量表測(cè)量或者“面對(duì)面”人際交互訪談方式依賴受試者主動(dòng)報(bào)告或者研究者主觀觀察的劣勢(shì)，提高了數(shù)據(jù)的客觀性和結(jié)果的生態(tài)效度。

（四）提高識(shí)別的主動(dòng)性

通過對(duì)個(gè)人以往大量數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)，找出個(gè)體行為表現(xiàn)與心理指標(biāo)之間的相互關(guān)系。這種映射學(xué)習(xí)之后，對(duì)用戶的自動(dòng)行為分析就可以識(shí)別出其心理狀況。人的心理活動(dòng)是動(dòng)態(tài)變化的過程，傳統(tǒng)的對(duì)自殺的識(shí)別與評(píng)估中所收集的信息基本是回溯性的（即回憶過去的狀態(tài)），并且對(duì)樣本數(shù)據(jù)的評(píng)估多為單個(gè)時(shí)間點(diǎn)或者有限的幾個(gè)時(shí)間點(diǎn)，很難做到對(duì)自殺易感因素的動(dòng)態(tài)實(shí)時(shí)追蹤研究。而大數(shù)據(jù)技術(shù)的信息存儲(chǔ)與實(shí)時(shí)更新，能夠幫助研究者獲取更具時(shí)效性的信息與數(shù)據(jù)，從而提高自殺識(shí)別的主動(dòng)性和準(zhǔn)確性。

（五）提高干預(yù)的多樣性

常規(guī)的自殺干預(yù)主要依賴于心理咨詢師和心理服務(wù)人員，而心理工作者的專業(yè)素質(zhì)與能力水平不盡相同，自殺干預(yù)的效果與心理服務(wù)質(zhì)量會(huì)因此受到很大影響。同時(shí)，傳統(tǒng)危機(jī)干預(yù)方案主要是依據(jù)個(gè)體自評(píng)量表的結(jié)果而制定，很難做到針對(duì)不同的個(gè)體量身定制個(gè)性化的干預(yù)方案。借助大數(shù)據(jù)技術(shù)，大規(guī)模用戶留下的網(wǎng)絡(luò)使用痕跡被實(shí)時(shí)記錄下來，這就為分析個(gè)體的心理特征提供了內(nèi)容豐富以及規(guī)模巨大的行為數(shù)據(jù)。根據(jù)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)分析得出的個(gè)體的心理特征對(duì)于個(gè)性化、多樣性干預(yù)措施與方案的制定提供了基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支撐。

二、建立心理健康指標(biāo)計(jì)算模型——以高校自殺風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)為例

自殺作為一個(gè)復(fù)雜的社會(huì)問題，一直以來備受心理學(xué)家的關(guān)注，逐漸形成了諸多關(guān)于自殺發(fā)生機(jī)制的模型與理論。目前備受學(xué)術(shù)界關(guān)注并最被接受的為應(yīng)激——易感模型理論。該模型理論認(rèn)為，自殺的易感因素或者特質(zhì)決定了個(gè)體在一些應(yīng)激事件的影響下會(huì)不會(huì)出現(xiàn)自殺意念并采取自殺行為。自殺是風(fēng)險(xiǎn)應(yīng)激因素、保護(hù)性因素和個(gè)體因素三者之間相互影響和作用的過程。當(dāng)具有某種易感特質(zhì)的個(gè)體處于應(yīng)激狀態(tài)時(shí)，其易感性就容易被激活，從而表現(xiàn)出比常人更高的自殺風(fēng)險(xiǎn)。有關(guān)自殺影響因素的研究從不同方面驗(yàn)證了自殺的應(yīng)激——易感模型理論。基于已有研究的整理，本研究選取了6項(xiàng)自殺相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素進(jìn)行分析：應(yīng)激生活事件、易感性人格特質(zhì)、抑郁情緒、自殺企圖、精神障礙、軀體化癥狀（如睡眠、飲食問題）。預(yù)防大學(xué)生自殺風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)模型的建立極為重要，主要包括三個(gè)步驟。

（一）建立初始數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)

大學(xué)生自殺風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警的數(shù)據(jù)來源不僅包括心理普查、危機(jī)排查和門診問詢等常規(guī)方式，而且包括學(xué)生在校期間學(xué)習(xí)、生活、網(wǎng)絡(luò)行為等相關(guān)信息。根據(jù)自殺的6個(gè)相關(guān)風(fēng)險(xiǎn)因素，建立基于大數(shù)據(jù)支撐的自殺風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警初始數(shù)據(jù)庫(kù)，數(shù)據(jù)庫(kù)盡量全面包含自殺的6個(gè)風(fēng)險(xiǎn)因素，無選擇地記錄、收集個(gè)體自然、真實(shí)和多樣化的生態(tài)化數(shù)據(jù)。

數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)由心理測(cè)評(píng)數(shù)據(jù)庫(kù)、生活行為數(shù)據(jù)庫(kù)、學(xué)業(yè)數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)，以及其他高危因素?cái)?shù)據(jù)庫(kù)構(gòu)成。每個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)模塊又由不同的因子構(gòu)成，每個(gè)因子又包含不同的預(yù)測(cè)變量。以生活行為數(shù)據(jù)庫(kù)中的人際關(guān)系為例，預(yù)測(cè)變量可能包括困難生情況、學(xué)習(xí)成績(jī)、參加活動(dòng)次數(shù)、出入宿舍次數(shù)以及內(nèi)務(wù)檢查情況[3]。

（二）數(shù)據(jù)采集與建模

本研究利用自主研發(fā)的在線學(xué)生信息管理平臺(tái)采集在校學(xué)生的數(shù)據(jù)。自2018年10月開始，本研究選取H省某大學(xué)2018級(jí)全體新生，進(jìn)行為期4年的縱向追蹤測(cè)試，剔除樣本的流失，最后完整參加測(cè)試的學(xué)生預(yù)計(jì)為三千人左右?？v向追蹤測(cè)試的時(shí)間點(diǎn)1為大學(xué)新生入學(xué)后10月份，時(shí)間點(diǎn)2為大學(xué)二年級(jí)10月份，依此類推。所有被試均為自愿參加。

第一，數(shù)據(jù)分類。采用保持法，用測(cè)試數(shù)據(jù)集中的每一個(gè)樣本，按照分類模型分析得出預(yù)測(cè)類與已知類的標(biāo)號(hào)進(jìn)行比較。如果一樣，說明分類成功，反之則說明分類失敗。模型在測(cè)試數(shù)據(jù)集上的準(zhǔn)確率是指模型正確分類的測(cè)試樣本數(shù)占測(cè)試數(shù)據(jù)集中總樣本數(shù)的百分比。如果得出的準(zhǔn)確率可以接受，就利用該模型對(duì)未知類標(biāo)號(hào)的數(shù)據(jù)元組進(jìn)行分類[4]。

第二，關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)挖掘。根據(jù)自殺的應(yīng)激——易感模型建立學(xué)生自殺風(fēng)險(xiǎn)因子數(shù)據(jù)庫(kù)。定制專屬模塊，記錄、收集學(xué)生在校期間發(fā)生的異常行為表現(xiàn)、遭遇的應(yīng)激生活事件等。其中，異常行為包括軀體問題、情緒表現(xiàn)、行為表現(xiàn)、精神狀態(tài)4類。應(yīng)激生活事件則包括學(xué)業(yè)、軀體、人際、家庭、其他5類。將學(xué)生的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息（包括家庭情況、課程情況、是否困難生、各階段成績(jī)等）錄入云存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)中[3]，通過全面比較高自殺風(fēng)險(xiǎn)學(xué)生和普通學(xué)生的自殺風(fēng)險(xiǎn)因素，歸納高自殺風(fēng)險(xiǎn)學(xué)生的可識(shí)別模式。且利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與數(shù)據(jù)庫(kù)平臺(tái)其他模塊獲取得數(shù)據(jù)相關(guān)聯(lián)并形成數(shù)據(jù)樣本，最后建立自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別模型。關(guān)聯(lián)規(guī)則的目的是發(fā)現(xiàn)哪些事情將關(guān)聯(lián)發(fā)生，它的一般形式是：如果A發(fā)生則B有百分之C的可能發(fā)生（C稱為關(guān)聯(lián)規(guī)則的支持度）。

（三）自殺風(fēng)險(xiǎn)的自動(dòng)識(shí)別與主動(dòng)干預(yù)

自殺風(fēng)險(xiǎn)包括一系列不同的心理和行為維度，不同維度彼此之間存在一定程度的關(guān)聯(lián)。如果在建立某個(gè)面向具體自殺風(fēng)險(xiǎn)的計(jì)算模型時(shí)，能夠?qū)⒉煌睦砭S度和行為維度之間的關(guān)聯(lián)信息考慮在內(nèi)，那么建模效果將得到相應(yīng)提升。因此，可采用多任務(wù)回歸方法，結(jié)合被試的人口統(tǒng)計(jì)學(xué)信息建立基于綜合數(shù)據(jù)分析的自殺風(fēng)險(xiǎn)狀態(tài)計(jì)算模型。同時(shí)利用線性回歸方法建立同樣的心理狀態(tài)計(jì)算模型，以此作為基準(zhǔn)模型來評(píng)價(jià)多任務(wù)回歸方法的建模效果。

基于各因子數(shù)據(jù)庫(kù)，預(yù)警平臺(tái)階段性采集學(xué)生的心理行為信息，并代入自殺風(fēng)險(xiǎn)的目標(biāo)心理特征計(jì)算模型進(jìn)行預(yù)測(cè)。自殺風(fēng)險(xiǎn)的自動(dòng)識(shí)別是由特定時(shí)間點(diǎn)之前一段時(shí)間的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)之后某一特定時(shí)間點(diǎn)的數(shù)據(jù)，從而完成自殺風(fēng)險(xiǎn)的生態(tài)化識(shí)別過程。同時(shí)，自動(dòng)甄別、篩查并鎖定該時(shí)間點(diǎn)可能出現(xiàn)負(fù)性情緒與消極行為的重點(diǎn)關(guān)注學(xué)生群體，及時(shí)發(fā)出預(yù)警提醒，并推送給學(xué)生管理部門與管理者進(jìn)行預(yù)警。同時(shí)，向高風(fēng)險(xiǎn)學(xué)生提供及時(shí)有效的干預(yù)，通過平臺(tái)私信的方式及時(shí)推動(dòng)所在高?；虻貐^(qū)的自殺干預(yù)熱線，提供相關(guān)的心理健康常識(shí)及其消極情緒緩解策略[2]。

這種基于大數(shù)據(jù)的自殺風(fēng)險(xiǎn)自動(dòng)識(shí)別與主動(dòng)干預(yù)的方法，是對(duì)識(shí)別高自殺風(fēng)險(xiǎn)人群并提供危機(jī)管理的全新嘗試，是對(duì)現(xiàn)有自殺預(yù)防與干預(yù)措施的有效補(bǔ)充，需要在更大范圍內(nèi)進(jìn)行驗(yàn)證與推廣。

三、基于大數(shù)據(jù)自殺風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警面臨的挑戰(zhàn)與未來發(fā)展方向

大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)提高自殺風(fēng)險(xiǎn)識(shí)別與預(yù)警的主動(dòng)性、時(shí)效性和準(zhǔn)確性具有重要意義，但同時(shí)也可能帶來一定風(fēng)險(xiǎn)。一是學(xué)生隱私權(quán)和安全感風(fēng)險(xiǎn)。大數(shù)據(jù)的應(yīng)用可以對(duì)學(xué)生日常生活與行為數(shù)據(jù)進(jìn)行全方位抓取，這必然涉及學(xué)生隱私權(quán)的邊界。二是導(dǎo)致“數(shù)據(jù)萬(wàn)能論”。大數(shù)據(jù)雖然帶來了危機(jī)篩查方法的巨大革新，但挖掘到的變量之間的關(guān)系模式通常只具備相關(guān)而非因果關(guān)系，仍需要相關(guān)理論知識(shí)及實(shí)驗(yàn)研究的指導(dǎo)或驗(yàn)證，否則會(huì)導(dǎo)致對(duì)數(shù)據(jù)分析結(jié)果的過度依賴與過度使用。

學(xué)術(shù)界在享受信息技術(shù)發(fā)展帶來的便利的同時(shí)，需要重點(diǎn)關(guān)注技術(shù)應(yīng)用中的倫理和隱私邊界，遵循一定的倫理規(guī)范，合理保護(hù)個(gè)人的隱私。大數(shù)據(jù)技術(shù)應(yīng)用于危機(jī)識(shí)別與干預(yù)等相關(guān)課題的研究中，應(yīng)該遵循一般的倫理共識(shí)：在獲取個(gè)體心理與行為數(shù)據(jù)前，首先應(yīng)征得個(gè)人的知情同意，明確告知數(shù)據(jù)采集目的與數(shù)據(jù)用途;在數(shù)據(jù)處理與成果發(fā)表過程中，采用匿名處理方式[2]，杜絕使用可以識(shí)別出個(gè)人身份信息的內(nèi)容去公開發(fā)表;同時(shí)，做好數(shù)據(jù)的保存與管理，防止數(shù)據(jù)信息外泄，侵害個(gè)人隱私。

四、結(jié)語(yǔ)

綜上所述，人們?cè)诳吹酱髷?shù)據(jù)在危機(jī)識(shí)別與干預(yù)中的潛在促進(jìn)作用的同時(shí)，也應(yīng)該警惕其帶來的潛在危害。在合理合規(guī)使用大數(shù)據(jù)技術(shù)的同時(shí)，還應(yīng)考慮從培養(yǎng)具備信息技術(shù)的心理健康教育人才隊(duì)伍、建立“數(shù)據(jù)倫理”規(guī)范、針對(duì)數(shù)據(jù)挖掘與分析的弱點(diǎn)進(jìn)行補(bǔ)強(qiáng)等方面進(jìn)行延伸研究，最終實(shí)現(xiàn)信息技術(shù)在高校心理健康工作服務(wù)中的積極應(yīng)用。

參考文獻(xiàn)：

[1]辛素飛，時(shí)蒙，張夫偉.中國(guó)大學(xué)生自殺態(tài)度變遷的橫斷歷史研究[J].中國(guó)臨床心理學(xué)雜志，2019（2）：401-405.

[2]劉興云，等.人工智能大數(shù)據(jù)之于心理學(xué)[J].科技導(dǎo)報(bào)，2019（21）：105-109.

[3]陶毅涵.基于大數(shù)據(jù)的大學(xué)生危機(jī)預(yù)警模型研究與應(yīng)用[J].教育現(xiàn)代化，2016（40）：133-134.

[4]何廣東.數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在大學(xué)生心理問題分析中的應(yīng)用研究[D].河北大學(xué)碩士論文，2013.

（責(zé)任編輯：董維）