Research on suicide risk identification and intervention based on micro-blog

自杀是一个严重的社会问题和公共卫生问题，亟待我们深入研究并展开实际工作。已经有学者开始关注通过社交网络平台收集用户的心理健康信息，其中也包括对自杀风险的识别，但是目前仍没有切实可以投入实践的自杀风险识别和干预系统。通过本研究，我们希望探索一条利用微博进行自杀风险识别和干预的新路径，发现更多潜在的有自杀风险的个体，并主动为他们提供帮助，以降低自杀风险。 本课题开展了三个部分的研究： 第一部分，微博用户自杀意念影响因素的结构方程构建，比较自杀意念高低组在微博语言使用特征上的差异。为自杀识别和干预工作提供理论支持。 第二部分，基于微博文本的自杀风险识别，分成两个实验：实验 1，首先设计两种文本识别方式，即关键词筛选和利用机器学习建模筛选。实验 2，考察基于微博文本的自杀风险识别效果。 第三部分，基于微博私信功能的自杀风险干预研究。首先通过焦点小组访谈，探索通过私信干预的可行性。尝试发送私信，进行初步的干预，并通过回访考察私信的干预效果。 主要结果如下： （1）在微博语言使用特征上，自杀意念高分组和低分组在&ldquo;焦虑词&rdquo;和&ldquo;死亡词&rdquo;的使用频率有显著差异（P&lt;0.05）。通过数据的拟合，支持了假设模型 2。 （2）相比于关键词筛选的击中率 0.47，虚报率 0.66，使用计算机训练建模的效果更好，击中率为 0.58，虚报率0.25。通过微博文本识别到的有自杀风险的个体经人工检验确实属于自杀高危人群。 （3）通过焦点小组访谈，我们微博私信功能可以作为初步干预的手段联系用户以提供帮助。通过发送私信，获得了用户较为积极的反馈，私信回访的结果也表明，尽管对于大多数用户，我们并没有能直接改变其现状。但是也有用户因为接受了我们的私信而拨打热线电话，并且对于自助干预系统，用户表达了较为积极的态度。 以上的研究结果表明，现代日益蓬勃发展的社交媒体平台，以微博为代表，为我们的自杀识别和干预工作提供了新的契机，通过对微博数据的分析，可以实现对于高危人群的筛查，并且通过微博私信功能主动接触那些有风险的个体，主动为他们提供帮助，可以取得一定的效果，通过微博的预警和干预机制可以有效的提升自杀干预工作的广度和效率。</p

一种多孔聚丙烯腈纤维及其制备方法和应用

本发明公开了一种多孔聚丙烯腈纤维及其制备方法和应用。以聚丙烯腈、二甲基亚砜、致孔剂三元体系为纺丝液，利用湿法纺丝的方法，制备直径可控，具有纳米孔结构的多孔聚丙烯腈纤维。本发明的方法操作简便、成本低廉、能获得表面和内部都具有孔结构的多孔聚丙烯腈纤维，该多孔聚丙烯腈纤维在催化和吸附领域有广泛应用

次氯酸钠处理多孔PAN纤维的结构与吸附性能研究

以聚丙烯腈/聚乙烯吡咯烷酮/二甲基亚砜(PAN/PVP/DMSO)三元体系为纺丝液,以DMSO/H_2O为凝固浴,在凝固浴温度为60℃下,通过湿法纺丝制备了具有介孔结构的多孔PAN/PVP纤维;用次氯酸钠(NaClO)对多孔PAN/PVP纤维进行处理,制得了NaClO@PAN/PVP纤维,采用场发射扫描电镜、元素分析仪和氮气气体吸附仪对处理前后纤维的表面形貌、元素组成、比表面积和孔径进行了表征,研究了凝固浴浓度和温度对PAN/PVP纤维和NaClO@PAN/PVP纤维的PVP含量及比表面积和孔径的影响。结果表明:经NaClO处理后,NaClO@PAN/PVP纤维中氧含量减少,氮含量增多,PVP含量减少,纤维表面变得光滑,平均孔径减小,孔数增多,比表面积增大;随着凝固浴DMSO浓度增大或温度升高,PAN/PVP纤维,NaClO@PAN/PVP纤维中的PVP含量降低,但其比表面积随凝固浴浓度的增大而减小,随凝固浴温度的升高而先升高后减小;在凝固浴DMSO质量分数为0,温度为60℃的条件下制得的PAN纤维、PAN/PVP纤维、NaClO@PAN/PVP纤维的比表面积分别为38,96,108 m~2/g,平均孔径分别为22.7,20.4,19.0 nm;PAN/PVP纤维、NaClO@PAN/PVP纤维的最可几孔径分布在40 nm左右,属于介孔结构

基于网络平台的群体和个体的社会态度研究

社会态度反映了民众对社会的判断和感受，是社会治理需要高度重视的内容。文章对传统社会调查方法的优劣进行了分析，进而指出基于互联网计算社会态度在理论和现实层面的可行性。本文介绍了中科院心理所课题组基于网络行为的社会态度计算模型，并应用该模型计算了广东省的社会态度，通过广东省各个城市的“地方经济满意度”这一社会态度指标与该区域的宏观经济指标的相关性进一步验证了模型的可解释性。同时介绍了美国宾夕法尼亚大学通过Twitter数据预测公民幸福感并绘制美国的幸福感地图。利用预测模型的计算方法所采用数据真实客观，排除了社会赞许性等因素的影响，并极大地降低了成本，缩短了原有的调研周期，初步实现了社会态度的实时计算感知，对长期动态监控各项社会态度指标有极大的现实意义。希望能够与线下的社会调查法优势互补，共同为社会治理提供辅助决策

Identifying Social Attitude Based on Network Behavior

社会态度反映了民众对社会的判断和感受,是社会治理需要高度重视的内容。文章对传统社会调查方法的优劣进行了分析,进而指出基于互联网计算社会态度在理论和现实层面的可行性。本文介绍了中科院心理所课题组基于网络行为的社会态度计算模型,并应用该模型计算了广东省的社会态度,通过广东省各个城市的＂地方经济满意度＂这一社会态度指标与该区域的宏观经济指标的相关性进一步验证了模型的可解释性。同时介绍了美国宾夕法尼亚大学通过Twitter数据预测公民幸福感并绘制美国的幸福感地图。利用预测模型的计算方法所采用数据真实客观,排除了社会赞许性等因素的影响,并极大地降低了成本,缩短了原有的调研周期,初步实现了社会态度的实时计算感知,对长期动态监控各项社会态度指标有极大的现实意义。希望能够与线下的社会调查法优势互补,共同为社会治理提供辅助决策。</p

层次孔结构碳纤维的制备及其结构分析

本研究通过凝固相分离法获得了具有中/大孔结构的聚丙烯腈(PAN)纤维,随后将此纤维与KOH混合,高温热处理后聚丙烯腈线形结构转化为碳纤维类石墨结构,并产生大量微孔,因此制备的碳纤维具有微孔和中/大孔的层次孔结构。随着KOH用量增加,多孔碳纤维的表面孔结构增多,微孔结构也明显增加,比表面积和孔体积相应提高。当KOH与PAN纤维质量比为6时,碳纤维S_(BET)达到292.4m~2/g,是未采用KOH预处理制备碳纤维的23倍

Functional connectivity difference of theory of mind related brain regions in different age groups of individuals with autism aged 6-18 years old

目的:分析社会认知中心理推理能力(ToM)相关重要脑区与其他脑区功能连接的随年龄发育模式,探讨孤独症核心症状社会交往障碍的脑机制。方法:43例6～18岁符合美国精神障碍诊断与统计手册第4版孤独症诊断标准的患者及年龄、性别组间匹配的39例正常对照,选取背内侧前额叶(dMPFC)、左侧颞顶联合(1TPJ)、右侧颞顶联合(rTPJ)和右侧颞上沟(rSTS) 4个ToM相关的重要脑区,计算其与全脑体素之间的功能连接,通过单变量方差分析探索感兴趣区域的功能连接在被试中的组别及年龄交互作用;并将被试根据年龄分为儿童期(6.0～11. 9岁)和青春期(12.0～18.0岁),探讨不同年龄段的组间差异。结果:rTPJ与右侧缘上回及左侧顶下小叶的功能连接、rSTS与双侧额上/中回的功能连接均呈现出组别与年龄的交互作用(校正后P <0.05);而青春期,rTPJ和rSTS存在显著交互效应的功能连接均小于正常对照组(均