Communiqué de presse

Kap Code & Nock Lab, un Département de Psychologie de l’Université de Harvard développent des algorithmes pour identifier les pensées suicidaires sur les réseaux sociaux

Kap Code & Nock Lab, un Département de Psychologie de l’Université de Harvard développent des algorithmes pour identifier les pensées suicidaires sur les réseaux sociaux
Kap Code & Nock Lab, un Département de Psychologie de l’Université de Harvard développent des algorithmes pour identifier les pensées suicidaires sur les réseaux sociaux

Paris, le 24/02/2022

Selon, l’Organisation mondiale de la Santé, plus de 700 000 personnes sont mortes par suicide en 2019, classant l’acte suicidaire en 4ème cause de mort après les accidents de la route, la tuberculose et la violence interpersonnelle chez les 15 à 29 ans[1]. Le suicide est souvent perçu comme un acte spontané. Cependant, la majorité des personnes qui se suicident expriment leurs pensées sur la mort ou le suicide bien avant le passage à l’acte. L’analyse de telles propos, retrouvés sur les plateformes d’échanges, permet une identification précoce de signaux d’alertes.

« La majorité des personnes qui meurent par suicide partagent leurs pensées à propos de la mort ou du suicide avant de mourir. Nous avons l’espoir qu’en travaillant ensemble, nous pouvons mieux identifier ces risques afin d’intervenir et sauver. »

Matthew Nock, PhD, Université de Harvard Tweet

Avec le projet collaboratif Epilogue, Kap Code met à disposition son expertise dans l’analyse de données de vie réelle issues des réseaux sociaux, autour de projets de recherche de santé publique. Ce projet a donné naissance à une collaboration avec les chercheurs du Nock Lab dans le Département de Psychologie de l’Université de Harvard sur la prévention des suicides, avec l’identification de propos suicidaires sur les réseaux sociaux.

Les suicides et les réseaux sociaux

Les réseaux sociaux sont utilisés, en premier lieu pour l’échange d’information. Bien que certains aspects de ces plateformes puissent être nocifs (cyberharcèlement, l’émergence viral de challenges dangereux[2], …), les réseaux sociaux représentent aussi une opportunité pour les individus de se connecter les uns aux autres par un partage d’expériences. Parce que les individus qui sont aux prises avec des problèmes de santé mentale, comme les pensées suicidaires, utilisent souvent les réseaux sociaux pour partager leurs expériences et obtenir le soutien de leurs pairs, ces sites représentent une perspective prometteuse pour identifier et aider les personnes dans le besoin. Idéalement, ce processus pourrait se dérouler automatiquement, afin d’identifier et de fournir des ressources en temps réel aux individus qui ont besoin d’aide. Il s’agirait, alors, d’un outil extrêmement puissant pour aider les personnes suicidaires au moment où elles en ont le plus besoin.

Un algorithme pour une prévention des suicides plus élaborée

Kap Code utilisent les données de vie réelle issues des réseaux sociaux. En effet, de nombreux internautes y compris des patients partagent et discutent de leur santé, leur traitement et leurs difficultés personnelles sur ces plateformes. Ces plateformes offrent la possibilité de détecter et d’intervenir précocement dans un large éventail de disparités en matière de santé mentale.

« La santé mentale est un enjeu majeur de santé publique, et c’est une opportunité incroyable de mettre à disposition notre expertise afin d’impacter positivement la prise en charge des patients. »

Adel Mebarki, Directeur Général chez Kap Code Tweet

Dans ce projet, Kap Code apporte son expertise d’analyse des messages postés sur Twitter qui contiennent des mots-clés liés au suicide. Ce partenariat permet de combiner l’expertise de prévention du suicide du laboratoire Nock Lab de l’Université de Harvard et l’expertise forte en machine learning de Kap Code permettant un suivi longitudinal. Ce projet a pour objectif de développer un outil capable d’identifier les références aux pensées et aux comportements suicidaires sur Twitter. Un tel outil pourrait un jour être utilisé pour contribuer à l’identification précoce des individus à risque et, par conséquent, sauver des vies.

Sources

[1] Suicide worldwide in 2019: global health estimates. Geneva: World Health Organization; 2021. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO.

[2] Eyuboglu, M., Eyuboglu, D., Pala, S. C., Oktar, D., Demirtas, Z., Arslantas, D., & Unsal, A. (2021). Traditional school bullying and cyberbullying: Prevalence, the effect on mental health problems and self-harm behavior. Psychiatry research, 297, 113730.

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