WO2014030833A1 - 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법 및 장치 - Google Patents

소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법 및 장치 Download PDF

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WO2014030833A1
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suicide
specific
social
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김종원
맹우재
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사회복지법인 삼성생명공익재단
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    • G06Q90/00—Systems or methods specially adapted for administrative, commercial, financial, managerial or supervisory purposes, not involving significant data processing

Definitions

  • the present invention relates to a method and apparatus for predicting suicide using social information. More specifically, the climate and economic conditions affecting suicide, as well as the social atmosphere due to the development of social media, are more frequently exposed to individuals and mutually affected.
  • the present invention relates to a method and apparatus for predicting suicide using social information that can predict the number of suicides in consideration of the current situation.
  • Korea's suicide rate is currently the highest among OECD countries. According to a recent survey, suicide accounts for cancer, cerebrovascular disease and heart disease among the leading causes of death among Koreans, and has been steadily increasing over the past few years.
  • the present invention has been made in view of the above-described circumstances, and an object of the present invention is to achieve more frequent exposure and interaction between individuals in a social atmosphere due to the development of social media, as well as climate and economic conditions affecting suicide.
  • an object of the present invention is to achieve more frequent exposure and interaction between individuals in a social atmosphere due to the development of social media, as well as climate and economic conditions affecting suicide.
  • Suicide number prediction method using social information according to the first aspect of the present invention for achieving the above object, a regression for predicting the number of suicides according to the variable variable based on at least one social information collected from the mass media service
  • a modeling step of modeling an analysis model A variable variable setting step of setting a variable variable before a specific time point; And a prediction step of predicting the number of suicide at the specific time point according to the change of the variable by applying the variable set in the variable variable setting step to the regression analysis model.
  • the social information the number of posts indicating the number of posts containing a particular risk word posted on a particular social network service of the mass media service, specific persons for suicide of a specific person exposed through the mass media service It may include at least one of suicide information.
  • a post indicator according to the number of post information collected during a specific collection period before the specific time point may be set as the variable variable.
  • variable variable setting step may be performed by searching for specific suicide information including at least a part of the specific time point within a specific application period from the time of initial exposure through the mass media service among the specific suicide information collected.
  • the specific suicide index according to the retrieved specific suicide information may be set as the variable.
  • variable variable setting step the specific factor suicide index, the number of times that the corresponding specific suicide information is exposed through the mass media service, the exposure period exposed through the mass media service, through the mass media service
  • the variable may be set as the variable by applying a weight value according to at least one of a date difference between the time of first exposure and the specific time.
  • the modeling step includes climate information including at least one of social information, temperature information, humidity information, and sunshine information, consumption pattern analysis information, consumer price index information, unemployment rate information, and comprehensive stock price.
  • climate information including at least one of social information, temperature information, humidity information, and sunshine information, consumption pattern analysis information, consumer price index information, unemployment rate information, and comprehensive stock price.
  • a regression analysis model may be modeled to predict the number of suicides according to the variable, which is based on economic information including at least one of the index information.
  • the step of setting the variable variable, climate indicators based on climate information including at least one of temperature information, humidity information, and sunlight information collected during a specific collection period before the specific time point, before the specific time point
  • the economic indicators based on economic information including at least one of consumption pattern analysis information, consumer price index information, unemployment rate information, and comprehensive stock index information collected during a specific collection period may be further set as the variable.
  • Suicide number prediction apparatus using social information for achieving the above object, a regression for predicting the number of suicides according to the variable variable based on at least one social information collected from the mass media service
  • a modeling unit for modeling an analysis model A variable variable setting unit for setting a variable variable before a specific point in time; And a prediction controller configured to apply the set variable to the regression analysis model to predict the number of suicides at the specific time point according to the change of the variable.
  • FIG. 1 is a block diagram illustrating an apparatus for predicting suicide using social information according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 2 is a flowchart illustrating a method of predicting suicide using social information according to a preferred embodiment of the present invention.
  • 3 is an exemplary view showing a variation variable applied to predict the number of suicides at a specific time t according to a preferred embodiment of the present invention.
  • FIG. 1 is a diagram illustrating a suicide prediction device using social information according to a preferred embodiment of the present invention.
  • the suicide prediction apparatus using social information includes a suicide number according to a variable variable based on at least one social information collected by the mass media service 50.
  • the modeling unit 120 for modeling a regression analysis model for predicting the variable, the variable variable setting unit 110 for setting a variable variable before a specific point in time, and the variable variable set in the variable variable setting unit 110 is the regression
  • the prediction control unit 130 is applied to an analysis model to predict the number of suicides at the specific time point according to the change of the variable.
  • the mass media service 50 may include a broadcast service 10 for providing a radio broadcast program or a TV broadcast program over a wired or wireless network, a publication service 20 for providing a publication such as a magazine and a newspaper, and a wired or It may include a social network service 30 for enabling a social network (eg, blog, Facebook, etc.) in the Internet environment through the wireless.
  • a broadcast service 10 for providing a radio broadcast program or a TV broadcast program over a wired or wireless network
  • a publication service 20 for providing a publication such as a magazine and a newspaper
  • a wired or It may include a social network service 30 for enabling a social network (eg, blog, Facebook, etc.) in the Internet environment through the wireless.
  • a social network eg, blog, Facebook, etc.
  • the modeling unit 120 models a regression analysis model for predicting the number of suicides according to the change variable based on at least one social information collected by the mass media service 50.
  • variable variable setting unit 110 may collect at least one social information from the mass media service 50 described above.
  • modeling unit 120 may collect at least one social information from the mass media service 50 described above.
  • variable variable setting unit 110 may collect at least one social information in conjunction with the mass media service 50, or may collect at least one social information in conjunction with the mass media service 50. At least one social information may be provided from a separate device (not shown).
  • variable is set based on social information in the present invention.
  • the recent suicide rate is increasing in Korea, which is related to the situation in which the use of social media is widespread among the cultural phenomena in Korea.
  • the increase in suicide rate may be due to the fact that individuals are more frequently exposed to and interact with the social atmosphere due to the development of social media as well as other changes in Korea.
  • social information is used to effectively and accurately predict the number of suicides.
  • the social information may include at least one of the specific suicide information about suicide.
  • the meaning of being exposed through the mass media service 50 may be broadcast, printed / published, or broadcasted through specific media defined as belonging to the mass media service 50 such as broadcast or magazine or newspaper or internet news. It means that the page is delivered to the public in such a way as to be published.
  • the specific risk word is a word preset by the operator and indirectly suggests a risk of suicide, such as a high risk word that directly expresses the risk of suicide, such as "suicide” or "I want to die.” Low risk words can be classified.
  • variable variable setting unit 110 includes a post containing a specific risk word in a specific social network service 30 of the mass media service 50 (eg, blog, comment, wall post, etc.) in a specific collection period unit.
  • Post count information indicating the posted number can be obtained as social information.
  • a method of collecting post count information as social information includes searching for all web pages including the above-described specific risk words among posts posted to a specific social network service 30, and searching for the configuration information of the searched web page.
  • posts eg, blogs, comments, wall posts, etc.
  • the number of filtered posts eg blogs, comments, wall posts, etc.
  • Specific suicide information about a specific person's suicide personal information (for example, age, recognition, gender) for the specific person, suicide reasons reported through the mass media service (50), when the first exposure through the mass media service (50) It may include at least one of the number of times exposed through the mass media service 50, the exposure period exposed through the mass media service 50.
  • the suicide coverage of the specific person is exposed to a minimum exposure period (for example, two weeks).
  • a minimum exposure period for example, two weeks.
  • the mass media service 50 when a report on suicide of a specific person is exposed through the mass media service 50, the mass media service 50, in particular the social network service 30, may be exposed. If the web content related to the suicide of a particular person is searched for more than a specific number of times (eg 100 times) within the predetermined limit period (for example, one week), it is defined as suicide of the celebrity to be collected. Information can be collected.
  • a specific number of times eg 100 times
  • the predetermined limit period for example, one week
  • both of the first method and the second method of collecting the specific suicide information as the above-mentioned social information are applicable, it may be defined as suicide of a celebrity to be collected and the corresponding specific suicide information may be collected.
  • variable variable setting unit 110 may obtain, as social information, specific suicide information on suicide of a specific person exposed through the mass media service 50.
  • the variable variable setting unit 110 may set a variable variable based on the social information as described above.
  • variable variable setting unit 110 sets the post indicator according to the collected post count information and the specific factor suicide index according to the specific suicide information as the variable.
  • variable variable setting unit 110 may include climate indicators, consumption pattern analysis information, consumer price index information, unemployment rate information, and comprehensive stock prices based on climate information including at least one of temperature information, humidity information, and sunlight amount information.
  • An economic index based on economic information including at least one of the index information may be further set as a variable.
  • the modeling unit 120 is obtained by observing the variation variables (eg, post indicators, specific suicide indicators, climate indicators, economic indicators) and the actual number of suicides that are set by the above-described variable variable setting unit 110. Based on the suicide information, we model a regression analysis model to predict the suicide number (target variable) according to the variable.
  • variation variables eg, post indicators, specific suicide indicators, climate indicators, economic indicators
  • the regression analysis model modeled by the modeling unit 120 may be any one of a mathematical model, a statistical model, a model combining a mathematical model and a statistical model, multiple regression analysis, principal component regression analysis, partial least squares method, neural network- It may be a model using at least one of a partial least square method, a kernel-part least square method, or a Least Square Support Vector Machine (LS-SVM).
  • LS-SVM Least Square Support Vector Machine
  • variable variable setting unit 120 of the present invention sets the variable variable before a specific time point for predicting the number of suicides.
  • variable variable setting unit 120 may set the variable variable before the specific time point t necessary for predicting the number of suicides at the specific time point t and transmit it to the prediction controller 130.
  • variable variable setting unit 120 through the post indicators according to the number of posts collected during a specific collection period before a specific point in time (t) to predict suicide, and through the mass media service 50 At least one of the specific suicide indicators according to the specific suicide information including at least a part of the specific time t within a specific application period from the exposure time is set as a variable.
  • variable variable setting unit 120 determines a specific time before the specific time point t for which the number of suicides is to be predicted, specifically, immediately before.
  • Post indicators based on the number of posts collected during the collection period eg t-1 can be obtained as social indicators, and these indicators can be set as variable variables.
  • variable variable setting unit 120 from the collected specific suicide information, a specific time point to predict the number of suicide within a specific application period (for example 30 days) from the time of first exposure through the mass media service 50 (t) Search for specific suicide information including at least a part of three days, that is, all three days or two days or one day, and obtain a specific suicide index according to the retrieved specific suicide information as a social indicator. This is because the suicide of a specific person must be at least within a certain period of application (eg 30 days) in order for the suicide forecast at a specific time (t) to be affected.
  • variable variable setting unit 120 if a specific factor suicide information does not exist as a result of searching for specific suicide information including at least part of the three days of the specific time point (t) 3 to predict suicide, specific suicide index May not be set as a variable as a social indicator.
  • variable variable setting unit 120 the number of times the corresponding specific suicide information is exposed through the mass media service 50 to the specific suicide index obtained as a social indicator, the mass media service 50
  • the weighted value may be applied according to at least one of an exposure period exposed through and a date difference between a first time exposed through the mass media service 50 and a specific time t to predict the number of suicides.
  • variable variable setting unit 120 the specific suicide information by the number of times exposed through the mass media service 50, for each exposure period exposed through the mass media service 50, through the mass media service 50
  • a weight table capable of applying different weights may be defined.
  • the weight table indicates that the more the number of times the specific suicide information is exposed through the mass media service 50, the longer the exposure period is exposed through the mass media service 50, the mass media service 50 is determined. As the date difference between the initial exposure point and the specific time point t for which the number of suicides is to be predicted is smaller, the larger the weight may be applied.
  • variable variable setting unit 120 through the mass media service 50, the exposure period exposed through the mass media service 50 to which the specific suicide information is exposed, for the specific suicide index obtained as described above
  • the corresponding weight may be checked based on the above-described weight table, and the checked weight may be applied to the specific suicide index obtained as described above.
  • variable variable setting unit 120 may obtain a specific suicide index to which the weight is applied as a social index, and set the specific suicide index as a variable.
  • variable variable setting unit 120 may include temperature information and humidity information collected during a specific collection period (eg, t-1) before a specific time point t to predict suicide, climate indicators based on climate information, including at least one of the amount of sunshine, consumption pattern analysis information, consumer price index information, and unemployment rate information collected during a specific collection period (eg t-1) before a specific point in time (t); An economic index based on economic information including at least one of the composite stock index information may be further set as a variable.
  • the predictive controller 130 applies the variable, which is set by the variable variable setting unit 120, that is, the post indicator, the specific suicide index, the climate index, and the economic index as the variable to the regression analysis model, and performs the regression analysis.
  • the model can predict the number of suicides at a specific time t according to the applied variable.
  • FIG. 3 shows an example of a variable that is applied to predict the number of suicides at a specific time t.
  • price_yr_1m, unemployment, and stock in FIG. 3 are economic indicators to be applied as the variable
  • temperature is a climate indicator to be applied as the variable
  • celebrity is a specific factor to be applied as the variable
  • suicidal for example, high risk words
  • Weblog count refers to the indicators applied as the variable.
  • the predictive controller 130 applies the aforementioned post indicators, specific suicide indicators, climate indicators, and economic indicators as variable variables, and selects significant variable variables having a significance level (p) of 5% or less through a regression analysis model.
  • a target variable can be predicted through a regression analysis model according to a preset prediction algorithm such as predicting the number of suicides at a specific time point t according to the selected variable.
  • the specific prediction algorithm for predicting the target variable by applying each variable to the regression model modeled by the prediction control unit 130 may be adopted among the existing algorithms, and thus detailed description thereof will be omitted.
  • the regression analysis model is modeled by reflecting social information such as the number of posts related to suicide posted by individuals on the social network service and the situation where suicide of a famous person is reported.
  • social indicators such as post indicators and specific factor suicide indicators
  • the mass media service 50 may collect at least one social information.
  • the method for predicting suicide using social information may collect at least one social information in association with the mass media service 50, or may be connected to the mass media service 50.
  • at least one social information may be provided from a separate device (not shown) which collects at least one social information.
  • the social information may include at least one of the specific suicide information about suicide.
  • the specific risk word is a word preset by the operator, and indirectly suggests the risk of suicide such as "suicide”, “want to die”, and a high risk word directly expressing the risk of suicide, such as "trouble” or “not live”. Can be divided into low risk words.
  • a post containing a specific risk word in a specific social network service 30 of the mass media service 50, in a specific collection period unit The number of posts indicating the number of posts, such as blogs, comments, and wall posts) can be obtained as social information.
  • a method of collecting post count information as social information includes searching for all web pages including the above-described specific risk words among posts posted to a specific social network service 30, and searching for the configuration information of the searched web page.
  • posts eg, blogs, comments, wall posts, etc.
  • the number of filtered posts eg blogs, comments, wall posts, etc.
  • Specific suicide information about a specific person's suicide personal information (for example, age, recognition, gender) for the specific person, suicide reasons reported through the mass media service (50), when the first exposure through the mass media service (50) It may include at least one of the number of times exposed through the mass media service 50, the exposure period exposed through the mass media service 50.
  • the suicide coverage of the specific person is exposed to a minimum exposure period (for example, two weeks).
  • a minimum exposure period for example, two weeks.
  • the mass media service 50 when a report on suicide of a specific person is exposed through the mass media service 50, the mass media service 50, in particular the social network service 30, may be exposed. If the web content related to the suicide of a particular person is searched for more than a specific number of times (eg 100 times) within the predetermined limit period (for example, one week), it is defined as suicide of the celebrity to be collected. Information can be collected.
  • a specific number of times eg 100 times
  • the predetermined limit period for example, one week
  • both of the first method and the second method of collecting the specific suicide information as the above-mentioned social information are applicable, it may be defined as suicide of a celebrity to be collected and the corresponding specific suicide information may be collected.
  • specific suicide information on suicide of a specific person exposed through the mass media service 50 may be obtained as social information.
  • the suicide prediction method using social information may set a variable variable based on the social information as described above.
  • a post indicator according to the collected number of post information and a specific suicide index according to specific suicide information are set as variable variables.
  • climate indicators based on climate information at least one of temperature information, humidity information and sunlight information, consumption pattern analysis information and consumers
  • An economic index based on economic information including at least one of price index information, unemployment rate information, and comprehensive stock index information may be further set as a variable.
  • the suicide prediction method using social information by monitoring the above-described set variable (eg post indicator, specific suicide indicator, climate indicator, economic indicator) and the actual suicide number
  • a regression analysis model for predicting suicide (target variable) according to the variable is modeled (S110).
  • the regression modeling model can be any one of a mathematical model, a statistical model, a combination of a mathematical model and a statistical model, and multiple regression analysis, principal component regression analysis, partial least squares, neural network-partial least squares, kernel- It may be a model using at least one of a partial least square method or a Least Square Support Vector Machine (LS-SVM).
  • LS-SVM Least Square Support Vector Machine
  • a variation variable before a specific point in time for predicting suicide is set (S120).
  • the method for predicting suicide using social information includes a post indicator according to the number of posts collected during a specific collection period before a specific point in time (t) for which suicide is to be predicted, At least one of the specific suicide index according to the specific suicide information including at least a part of the specific time t within a specific application period from the time of first exposure through the mass media service 50 is set as a variable.
  • the specific time point t for predicting suicide is 3 days
  • the suicide number prediction method using social information may be obtained as social indicators, and these post indicators may be set as variable variables.
  • the suicide prediction method using social information from the collected specific suicide information, a specific application period from the time of first exposure through the mass media service 50 (for example, 30 days) Search for specific suicide information including at least a part of three days, that is, all three days, or two days or one day at a specific time point (t) for which the number of suicides to be predicted within three days, and the specific suicide index according to the retrieved specific suicide information as social indicators. You can get it. This is because the suicide of a specific person must be at least within a certain period of application (eg 30 days) in order for the suicide forecast at a specific time (t) to be affected.
  • the specific factor suicide information corresponding to the specific factor suicide index obtained as the social indicator as described above is exposed through the mass media service 50. Weighted value according to at least one of the number of times of exposure, the exposure period exposed through the mass media service 50, and the date difference between the time of first exposure through the mass media service 50 and the specific time point t for which the number of suicides is to be predicted. Applicable
  • the specific suicide information is exposed through the mass media service 50, by the number of exposure periods exposed through the mass media service 50.
  • a weight table for applying different weights may be defined for each date difference between a time point initially exposed through the mass media service 50 and a specific time point t for which the number of suicides is to be predicted.
  • the weight table indicates that the more the number of times the specific suicide information is exposed through the mass media service 50, the longer the exposure period is exposed through the mass media service 50, the mass media service 50 is determined. As the date difference between the initial exposure point and the specific time point t for which the number of suicides is to be predicted is smaller, the larger the weight may be applied.
  • the exposure period is exposed through the mass media service 50 to which the corresponding specific suicide information is exposed to the specific suicide index obtained as described above
  • the corresponding weight is checked based on the weight table described above, and the specific suicide obtained as described above.
  • the identified weights can be applied to the indicators.
  • a specific suicide index to which a weight is applied may be obtained as a social indicator, and the specific suicide index may be set as a variable.
  • the suicide prediction method using social information in a specific collection period before the specific time (t), specifically, immediately before a specific time (t) to predict suicide in step S120 (for example, t -1) climate indicators based on climate information including at least one of temperature information, humidity information and sunshine information collected during the period, consumption collected during a particular collection period (eg t-1) before a certain point in time (t);
  • the economic index based on economic information including at least one of pattern analysis information, consumer price index information, unemployment rate information, and comprehensive stock index information may be further set as a variable.
  • a regression analysis model using the variation variable set in step S120 that is, the post indicator, the specific suicide index, the climate indicator, and the economic indicator as the variable
  • the regression analysis model is modeled by reflecting social information such as the number of posts related to suicide posted by individuals on the social network service and the situation where suicide of a famous person is reported.
  • social indicators such as post indicators and specific factor suicide indicators
  • the method and apparatus for predicting suicide using social information may be implemented in the form of program instructions that can be executed by various computer means and recorded in a computer readable medium.
  • the computer readable medium may include program instructions, data files, data structures, etc. alone or in combination.
  • Program instructions recorded on the media may be those specially designed and constructed for the purposes of the present invention, or they may be of the kind well-known and available to those having skill in the computer software arts. Examples of computer-readable recording media include magnetic media such as hard disks, floppy disks, and magnetic tape, optical media such as CD-ROMs, DVDs, and magnetic disks, such as floppy disks.
  • Magneto-optical media and hardware devices specifically configured to store and execute program instructions, such as ROM, RAM, flash memory, and the like.
  • program instructions include not only machine code generated by a compiler, but also high-level language code that can be executed by a computer using an interpreter or the like.
  • the hardware device described above may be configured to operate as one or more software modules to perform the operations of the present invention, and vice versa.

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Abstract

본 발명은, 자살에 영향을 주는 기후 상황 및 경제 상황 뿐 아니라, 소셜 미디어의 발달로 인하여 사회적 분위기에 개인들이 더욱 빈번히 노출되고 상호 영향을 주고 있는 현 상황을 고려하여, 소셜 네트워크서비스에 개인이 게시하는 자살에 관련된 게시물의 개수, 유명한 특정인의 자살이 보도되는 상황 등의 소셜정보를 반영하여 회귀분석모델을 모델링하고, 이러한 회귀분석모델에 게시물지표 및 특정인자살지표 등의 소셜지표를 적용하여 자살 수를 예측함으로써, 현 상황에 보다 실제적인 요인들을 고려하여 신뢰도 높은 자살률을 예측할 수 있는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법 및 장치를 개시하고 있다.

Description

소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법 및 장치
본 발명은 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법 및 장치에 관한 것으로, 더욱 상세하게는 자살에 영향을 주는 기후 상황 및 경제 상황 뿐 아니라, 소셜 미디어의 발달로 인하여 사회적 분위기에 개인들이 더욱 빈번히 노출되고 상호 영향을 주고 있는 현 상황을 고려하여 자살 수를 예측할 수 있는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법 및 장치에 관한 것이다.
우리나라의 자살률은 현재 OECD 국가들 중 가장 높게 관측되고 있다. 최근 조사에 의하면, 자살은 한국인의 사망원인 순위 중 암, 뇌혈관질환, 심장질환 다음을 차지하고 있으며, 지난 몇 해 동안 꾸준히 증가하고 있는 추세에 있다.
이에, 관련분야에서는 자살률이 우리나라에서 이렇게 증가하고 있는 것을 심각한 사회문제로 인식하고, 자살률을 예측하기 위한 노력을 하고 있다.
하지만, 현재의 자살 예측을 위한 연구는, 자살에 영향을 주는 요인으로서 실업률이나 기온 등의 단순하고 단편적인 요인만을 고려하고 있어 예측 결과에 대한 신뢰도가 떨어지는 한계를 갖는다.
이에, 본 발명에서는, 자살에 영향을 주는 보다 실제적인 요인들을 고려하여 신뢰도 높은 자살률을 예측할 수 있는 방안을 제안하고자 한다.
본 발명은 상기한 사정을 감안하여 창출된 것으로서, 본 발명에서 도달하고자 하는 목적은 자살에 영향을 주는 기후 상황 및 경제 상황 뿐 아니라, 소셜 미디어의 발달로 인하여 사회적 분위기에 개인들이 더욱 빈번히 노출되고 상호 영향을 주고 있는 현 상황을 고려하여 자살 수를 예측함으로써, 현 상황에 보다 실제적인 요인들을 고려하여 신뢰도 높은 자살률을 예측하는 방안을 제안하는데 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 1 관점에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 매스미디어서비스에서 수집되는 적어도 하나의 소셜정보를 기초로 하는 변동변수에 따른 자살 수를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링하는 모델링 단계; 특정 시점 이전의 변동변수를 설정하는 변동변수 설정단계; 및 상기 변동변수설정단계에서 설정된 상기 변동변수를 상기 회귀분석모델에 적용하여 상기 변동변수의 변화에 따른 상기 특정 시점의 자살 수를 예측하는 예측 단계를 포함한다.
바람직하게는, 상기 소셜정보는, 상기 매스미디어서비스의 특정 소셜 네트워크서비스에 특정 위험단어를 포함하는 게시물이 게시된 개수를 나타내는 게시물개수정보, 상기 매스미디어서비스를 통해 노출된 특정인의 자살에 대한 특정인자살정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
바람직하게는, 상기 변동변수 설정단계는, 상기 특정 시점 이전의 특정 수집기간 동안 수집된 상기 게시물개수정보 에 따른 게시물지표를 상기 변동변수로 설정할 수 있다.
바람직하게는, 상기 변동변수 설정단계는, 상기 수집되는 특정인자살정보 중, 상기 매스미디어서비스를 통해 최초 노출된 시점으로부터 특정 적용기간 이내에 상기 특정 시점의 적어도 일부를 포함하는 특정인자살정보를 검색하여 상기 검색된 특정인자살정보에 따른 특정인자살지표를 상기 변동변수로 설정할 수 있다.
바람직하게는, 상기 변동변수 설정단계는, 상기 특정인자살지표에, 대응되는 특정인자살정보가 상기 매스미디어서비스를 통해 노출되는 횟수, 상기 매스미디어서비스를 통해 노출되는 노출기간, 상기 매스미디어서비스를 통해 최초 노출된 시점과 상기 특정 시점 간의 날짜차이 중 적어도 하나에 따른 가중치를 적용하여, 상기 변동변수로 설정할 수 있다.
바람직하게는, 상기 모델링단계는, 상기 적어도 하나의 소셜정보와, 온도정보 및 습도정보 및 일조량정보 중 적어도 하나를 포함하는 기후정보와, 소비패턴분석정보 및 소비자물가지수정보 및 실업률정보 및 종합주가지수정보 중 적어도 하나를 포함하는 경제정보를 기초로 하는 변동변수에 따른 자살 수를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링할 수 잇다.
바람직하게는, 상기 변동변수 설정단계는, 상기 특정 시점 이전의 특정 수집기간 동안 수집된 온도정보 및 습도정보 및 일조량정보 중 적어도 하나를 포함하는 기후정보를 기초로 하는 기후지표, 상기 특정 시점 이전의 특정 수집기간 동안 수집된 소비패턴분석정보 및 소비자물가지수정보 및 실업률정보 및 종합주가지수정보 중 적어도 하나를 포함하는 경제정보를 기초로 하는 경제지표 상기 변동변수로 더 설정할 수 있다.
상기 목적을 달성하기 위한 본 발명의 제 2 관점에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 장치는, 매스미디어서비스에서 수집되는 적어도 하나의 소셜정보를 기초로 하는 변동변수에 따른 자살 수를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링하는 모델링부; 특정 시점 이전의 변동변수를 설정하는 변동변수 설정부; 상기 설정된 변동변수를 상기 회귀분석모델에 적용하여 상기 변동변수의 변화에 따른 상기 특정 시점의 자살 수를 예측하는 예측제어부를 포함한다.
이에, 본 발명의 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법 및 장치에 의하면, 자살에 영향을 주는 기후 상황 및 경제 상황 뿐 아니라, 소셜 미디어의 발달로 인하여 사회적 분위기에 개인들이 더욱 빈번히 노출되고 상호 영향을 주고 있는 현 상황을 고려하여 자살 수를 예측함으로써, 현 상황에 보다 실제적인 요인들을 고려하여 신뢰도 높은 자살률을 예측할 수 있다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 장치를 나타내는 블록도이다.
도 2는 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법을 나타내는 동작 흐름도이다.
도 3은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 특정 시점(t)의 자살 수를 예측하기 위해 적용되는 변동변수를 보여주는 예시도이다.
이하, 첨부된 도면을 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 대하여 설명한다.
도 1은 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 장치를 도시한 도면이다.
도 1에 도시된 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 장치는, 매스미디어서비스(50)에서 수집되는 적어도 하나의 소셜정보를 기초로 하는 변동변수에 따른 자살 수를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링하는 모델링부(120)와, 특정 시점 이전의 변동변수를 설정하는 변동변수 설정부(110)와, 변동변수 설정부(110)에서 설정된 상기 변동변수를 상기 회귀분석모델에 적용하여 상기 변동변수의 변화에 따른 상기 특정 시점의 자살 수를 예측하는 예측제어부(130)를 포함한다.
여기서, 매스미디어서비스(50)는, 유선 또는 무선을 통해 라디오 방송 프로그램 또는 TV 방송 프로그램을 제공하는 방송서비스(10)와, 잡지 및 신문 등의 출판물을 제공하는 출판물서비스(20)와, 유선 또는 무선을 통한 인터넷 환경에서 소셜 네트워크(예 : 블로그, 페이스북 등)를 이용 가능하게 하는 소셜 네트워크서비스(30) 등을 포함할 수 있다.
모델링부(120)는, 매스미디어서비스(50)에서 수집되는 적어도 하나의 소셜정보를 기초로 하는 변동변수에 따른 자살 수를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링한다.
이를 위해, 변동변수 설정부(110)는, 전술의 매스미디어서비스(50)에서 적어도 하나의 소셜정보를 수집할 수 있다. 물론, 모델링부(120)가 전술의 매스미디어서비스(50)에서 적어도 하나의 소셜정보를 수집할 수도 있다.
예를 들면, 변동변수 설정부(110)는, 매스미디어서비스(50)와 연동하여 적어도 하나의 소셜정보를 수집할 수 있고, 또는 매스미디어서비스(50)와 연동하여 적어도 하나의 소셜정보를 수집하는 별도의 장치(미도시)로부터 적어도 하나의 소셜정보를 제공받을 수 있다.
본 발명에서 소셜정보를 기초로 하여 변동변수를 설정하는 이유는, 최근 자살률이 우리나라에서 증가하고 있는 것을 최근 우리나라에서 벌어지는 문화현상 중 소셜 미디어 (social media) 사용이 광범위해지고 있는 상황과 관계가 있다고 판단함에 따른다. 즉, 자살률이 증가하는 바탕에는 최근 우리나라에서 벌어지는 다른 변화들 (예, 경제 및 기후 상황 등) 뿐만 아니라, 소셜 미디어의 발달로 인하여 사회적 분위기에 개인들이 더욱 빈번히 노출되고 상호 영향을 주고 있기 때문일 수 있다는 점에서, 자살수를 효과적으로 정확히 예측하기 위해 소셜정보를 이용하는 것이다.
여기서, 소셜정보는, 매스미디어서비스(50)의 특정 소셜 네트워크서비스(30)에 특정 위험단어를 포함하는 게시물이 게시된 개수를 나타내는 게시물개수정보, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출된 특정인의 자살에 대한 특정인자살정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
여기서, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 것의 의미는, 방송 또는 잡지 또는 신문 또는 인터넷 뉴스 등과 같이 매스미디어서비스(50)에 속한다고 정의된 특정 매체들을 통해 방송되거나, 인쇄/출판되거나, 뉴스페이지가 게시되는 등의 방식으로 대중에 전달되는 것을 의미한다.
이때, 특정 위험단어는, 운영자에 의해 기 설정된 단어로서, "자살", "죽고싶다" 등 자살 위험을 직접적으로 표현하는 고위험단어, "힘들다", "못살겠다" 등 자살의 위험을 간접적으로 암시하는 저위험단어로 구분될 수 있다.
이에, 변동변수 설정부(110)는, 특정 수집기간 단위로, 매스미디어서비스(50)의 특정 소셜 네트워크서비스(30)에 특정 위험단어를 포함하는 게시물(예 : 블로그, 댓글, 담벼락 글 등)이 게시된 개수를 나타내는 게시물개수정보를 소셜정보로서 획득할 수 있다.
보다 구체적으로 소셜정보로서의 게시물개수정보를 수집하는 방법을 설명하면, 특정 소셜 네트워크서비스(30)에 게시되는 게시물 중 전술의 특정 위험단어를 포함한 웹페이지를 모두 검색하고, 검색된 웹페이지의 구성정보를 기초로 개인 이용자에 의해 게시된 게시물(예 : 블로그, 댓글, 담벼락 글 등)을 필터링함으로써, 필터링된 게시물(예 : 블로그, 댓글, 담벼락 글 등)의 개수를 카운팅하여 수집할 수 있다.
특정인의 자살에 대한 특정인자살정보는, 특정인에 대한 신상정보(예 : 나이, 인지도, 성별), 매스미디어서비스(50)를 통해 보도되는 자살이유, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 횟수, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로 소셜정보로서의 특정인자살정보를 수집하는 제1방법을 설명하면, 매스미디어서비스(50)를 통해 특정인의 자살에 대한 보도가 노출되면 해당 특정인의 자살보도가 최소노출기간(예 : 2주) 이상 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 경우 비로소 수집대상이 되는 유명인의 자살로 정의하고 대응되는 특정인자살정보를 수집할 수 있다.
한편, 소셜정보로서의 특정인자살정보를 수집하는 제2방법을 설명하면, 매스미디어서비스(50)를 통해 특정인의 자살에 대한 보도가 노출되면, 매스미디어서비스(50) 특히 소셜 네트워크서비스(30)에서 기 정의된 특정 한도기간(예 : 1주) 이내에 해당 특정인의 자살에 관련된 웹컨텐츠가 검색된 특정 한도횟수(예 : 100회) 이상 검색된 경우 비로소 수집대상이 되는 유명인의 자살로 정의하고 대응되는 특정인자살정보를 수집할 수 있다.
또는, 전술의 소셜정보로서의 특정인자살정보를 수집하는 제1방법 및 제2방법을 병행하여 모두 해당되는 경우 비로소 수집대상이 되는 유명인의 자살로 정의하고 대응되는 특정인자살정보를 수집할 수 있다.
이에, 변동변수 설정부(110)는, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출된 특정인의 자살에 대한 특정인자살정보를 소셜정보로서 획득할 수 있다.
그리고, 변동변수 설정부(110)는, 전술과 같은 소셜정보를 기초로 하는 변동변수를 설정할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 변동변수 설정부(110)는, 수집된 게시물개수정보에 따른 게시물지표, 특정인자살정보에 따른 특정인자살지표를 변동변수로 설정한다.
더 나아가, 변동변수 설정부(110)는, 온도정보 및 습도정보 및 일조량정보 중 적어도 하나를 포함하는 기후정보를 기초로 하는 기후지표, 소비패턴분석정보 및 소비자물가지수정보 및 실업률정보 및 종합주가지수정보 중 적어도 하나를 포함하는 경제정보를 기초로 하는 경제지표를 변동변수로 더 설정할 수 있다.
이에, 모델링부(120)는, 전술의 변동변수 설정부(110)에 의해 설정된 변동변수(예 : 게시물지표, 특정인자살지표, 기후지표, 경제지표)와 실제 발생된 자살수를 관측하여 얻은 실제 자살수정보를 기초로, 변동변수에 따른 자살 수(목표변수)를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링한다.
모델링부(120)에서 모델링한 회귀분석모델은, 수리적 모델, 통계적 모델, 수리적 모델과 통계적 모델을 조합한 모델 중에서 어느 하나일 수 있고, 다중회귀분석법, 주성분회귀분석법, 부분최소자승법, 신경회로망-부분최소자승법, 커널-부분최소자승법 또는 LS-SVM(Least Square Support Vector Machine) 중에서 적어도 하나를 이용한 모델일 수 있다.
그리고, 본 발명의 변동변수 설정부(120)는, 자살 수를 예측하기 위한 특정 시점 이전의 변동변수를 설정한다.
즉, 변동변수 설정부(120)는, 특정 시점(t)의 자살 수를 예측하기 위해 필요한 특정 시점(t) 이전의 변동변수를 설정하여, 예측제어부(130)에 전달할 수 있다.
보다 구체적으로, 변동변수 설정부(120)는, 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 이전의 특정 수집기간 동안 수집된 게시물개수정보에 따른 게시물지표와, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점으로부터 특정 적용기간 이내에 상기 특정 시점(t)의 적어도 일부를 포함하는 특정인자살정보에 따른 특정인자살지표 중 적어도 하나를 변동변수로 설정한다.
예를 들어 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t)을 3일 단위로 하면, 변동변수 설정부(120)는, 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 이전의, 구체적으로는 직전의 특정 수집기간(예 : t-1) 동안 수집된 게시물개수정보에 따른 게시물지표를 소셜지표로서 얻을 수 있고, 이러한 게시물지표를 변동변수로 설정할 수 있다.
그리고, 변동변수 설정부(120)는, 수집된 특정인자살정보들 중에서, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점으로부터 특정 적용기간(예 : 30일) 이내에 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 3일 중 적어도 일부 즉 3일 전체 혹은 2일 혹은 1일을 포함하는 특정인자살정보를 검색하고, 검색된 특정인자살정보에 따른 특정인자살지표를 소셜지표로서 얻을 수 있다. 이는, 특정인의 자살이 특정 시점(t)의 자살 수 예측이 영향을 미치기 위해서는 최소한 특정 적용기간(예 : 30일) 이내로 가까워야 함에 기인한다.
이때, 변동변수 설정부(120)는, 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 3일 중 적어도 일부를 포함하는 특정인자살정보를 검색한 결과 해당되는 특정인자살정보가 존재하지 않으면, 특정인자살지표를 소셜지표로서 변동변수로 설정하지 않을 수 있다.
더욱 구체적으로는, 변동변수 설정부(120)는, 전술과 같이 소셜지표로서 얻은 특정인자살지표에, 대응되는 특정인자살정보가 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 횟수, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점과 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 간의 날짜차이 중 적어도 하나에 따른 가중치를 적용할 수 있다.
즉, 변동변수 설정부(120)는, 특정인자살정보가 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 횟수 별, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간 별, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점과 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 간의 날짜차이 별로, 상이한 가중치를 적용할 수 있는 가중치테이블을 기 정의할 수 있다.
예를 들면, 가중치테이블은, 특정인자살정보가 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 횟수가 많을 수록, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간이 길 수록, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점과 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 간의 날짜차이가 작아 가까울 수록, 큰 가중치가 적용될 수 있도록 정의될 수 있다.
이에, 변동변수 설정부(120)는, 전술과 같이 얻은 특정인자살지표에 대하여, 해당되는 특정인자살정보가 노출된 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점과 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 간의 날짜차이에 따라 전술의 가중치테이블을 기초로 대응되는 가중치를 확인하고, 전술과 같이 얻은 특정인자살지표에 확인한 가중치를 적용할 수 있다.
이에, 변동변수 설정부(120)는, 가중치를 적용한 특정인자살지표를 소셜지표로서 얻을 수 있고, 이러한 특정인자살지표를 변동변수로 설정할 수 있다.
더 나아가, 변동변수 설정부(120)는, 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 이전의, 구체적으로는 직전의 특정 수집기간(예 : t-1) 동안 수집된 온도정보 및 습도정보 및 일조량정보 중 적어도 하나를 포함하는 기후정보를 기초로 하는 기후지표, 특정 시점(t) 이전의 특정 수집기간(예 : t-1) 동안 수집된 소비패턴분석정보 및 소비자물가지수정보 및 실업률정보 및 종합주가지수정보 중 적어도 하나를 포함하는 경제정보를 기초로 하는 경제지표를 변동변수로 더 설정할 수 있다.
이에, 예측제어부(130)는, 변동변수 설정부(120)에서 설정되는 변동변수, 즉 전술의 게시물지표, 특정인자살지표, 기후지표, 경제지표를 변동변수로 회귀분석모델에 적용하여, 회귀분석모델을 통해 적용된 변동변수에 따른 특정 시점(t)의 자살 수를 예측할 수 있다.
이에, 도 3에서는 특정 시점(t)의 자살 수를 예측하기 위해 적용되는 변동변수의 예를 보여주고 있다.
즉, 도 3에서의 price_yr_1m, unemployment, stock 이 변동변수로서 적용되는 경제지표이고, temperature 가 변동변수로서 적용되는 기후지표이며, celebrity 가 변동변수로서 적용되는 특정인자살지표, suicidal(예 : 고위험단어) weblog count, emotional(예 : 저위험단어) weblog count 가 변동변수로서 적용되는 게시물지표를 의미한다.
이에, 예측제어부(130)는, 전술의 게시물지표, 특정인자살지표, 기후지표, 경제지표를 변동변수로 적용하여, 유의수준(p) 5% 이하인 유의한 변동변수를 선별하여 회귀분석모델을 통해 선별된 변동변수에 따른 특정 시점(t)의 자살 수를 예측하는 등 기 설정된 예측 알고리즘에 따라, 회귀분석모델을 통한 목표변수(자살 수)를 예측할 수 있다.
여기서, 예측제어부(130)가 모델링된 회귀분석모델에 각 변동변수를 적용하여 목표변수를 예측하는 구체적인 예측 알고리즘은, 기존의 알고리즘 중 채택할 수 있으므로 구체적인 설명을 생략하도록 한다.
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 장치에 따르면, 자살에 영향을 주는 기후 상황 및 경제 상황 뿐 아니라, 소셜 미디어의 발달로 인하여 사회적 분위기에 개인들이 더욱 빈번히 노출되고 상호 영향을 주고 있는 현 상황을 고려하여, 소셜 네트워크서비스에 개인이 게시하는 자살에 관련된 게시물의 개수, 유명한 특정인의 자살이 보도되는 상황 등의 소셜정보를 반영하여 회귀분석모델을 모델링하고, 이러한 회귀분석모델에 게시물지표 및 특정인자살지표 등의 소셜지표를 적용하여 자살 수를 예측함으로써, 현 상황에 보다 실제적인 요인들을 고려하여 신뢰도 높은 자살률을 예측할 수 있다.
이하에서는, 도 2를 참조하여 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법을 설명하도록 한다. 설명의 편의를 위해 전술의 도 1의 대응 구성에서 언급한 참조번호로 설명하도록 한다.
본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 매스미디어서비스(50)에서 적어도 하나의 소셜정보를 수집할 수 있다.
예를 들면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 매스미디어서비스(50)와 연동하여 적어도 하나의 소셜정보를 수집할 수 있고, 또는 매스미디어서비스(50)와 연동하여 적어도 하나의 소셜정보를 수집하는 별도의 장치(미도시)로부터 적어도 하나의 소셜정보를 제공받을 수 있다(S100).
여기서, 소셜정보는, 매스미디어서비스(50)의 특정 소셜 네트워크서비스(30)에 특정 위험단어를 포함하는 게시물이 게시된 개수를 나타내는 게시물개수정보, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출된 특정인의 자살에 대한 특정인자살정보 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
이때, 특정 위험단어는, 운영자에 의해 기 설정된 단어로서, "자살", "죽고싶다", 등 자살 위험을 직접적으로 표현하는 고위험단어, "힘들다", "못살겠다" 등 자살의 위험을 간접적으로 암시하는 저위험단어로 구분될 수 있다.
이에, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 특정 수집기간 단위로, 매스미디어서비스(50)의 특정 소셜 네트워크서비스(30)에 특정 위험단어를 포함하는 게시물(예 : 블로그, 댓글, 담벼락 글 등)이 게시된 개수를 나타내는 게시물개수정보를 소셜정보로서 획득할 수 있다.
보다 구체적으로 소셜정보로서의 게시물개수정보를 수집하는 방법을 설명하면, 특정 소셜 네트워크서비스(30)에 게시되는 게시물 중 전술의 특정 위험단어를 포함한 웹페이지를 모두 검색하고, 검색된 웹페이지의 구성정보를 기초로 개인 이용자에 의해 게시된 게시물(예 : 블로그, 댓글, 담벼락 글 등)을 필터링함으로써, 필터링된 게시물(예 : 블로그, 댓글, 담벼락 글 등)의 개수를 카운팅하여 수집할 수 있다.
특정인의 자살에 대한 특정인자살정보는, 특정인에 대한 신상정보(예 : 나이, 인지도, 성별), 매스미디어서비스(50)를 통해 보도되는 자살이유, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 횟수, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간 중 적어도 어느 하나를 포함할 수 있다.
보다 구체적으로 소셜정보로서의 특정인자살정보를 수집하는 제1방법을 설명하면, 매스미디어서비스(50)를 통해 특정인의 자살에 대한 보도가 노출되면 해당 특정인의 자살보도가 최소노출기간(예 : 2주) 이상 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 경우 비로소 수집대상이 되는 유명인의 자살로 정의하고 대응되는 특정인자살정보를 수집할 수 있다.
한편, 소셜정보로서의 특정인자살정보를 수집하는 제2방법을 설명하면, 매스미디어서비스(50)를 통해 특정인의 자살에 대한 보도가 노출되면, 매스미디어서비스(50) 특히 소셜 네트워크서비스(30)에서 기 정의된 특정 한도기간(예 : 1주) 이내에 해당 특정인의 자살에 관련된 웹컨텐츠가 검색된 특정 한도횟수(예 : 100회) 이상 검색된 경우 비로소 수집대상이 되는 유명인의 자살로 정의하고 대응되는 특정인자살정보를 수집할 수 있다.
또는, 전술의 소셜정보로서의 특정인자살정보를 수집하는 제1방법 및 제2방법을 병행하여 모두 해당되는 경우 비로소 수집대상이 되는 유명인의 자살로 정의하고 대응되는 특정인자살정보를 수집할 수 있다.
이에, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출된 특정인의 자살에 대한 특정인자살정보를 소셜정보로서 획득할 수 있다.
그리고, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 전술과 같은 소셜정보를 기초로 하는 변동변수를 설정할 수 있다.
보다 구체적으로 설명하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 수집된 게시물개수정보에 따른 게시물지표, 특정인자살정보에 따른 특정인자살지표를 변동변수로 설정한다.
더 나아가, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 온도정보 및 습도정보 및 일조량정보 중 적어도 하나를 포함하는 기후정보를 기초로 하는 기후지표, 소비패턴분석정보 및 소비자물가지수정보 및 실업률정보 및 종합주가지수정보 중 적어도 하나를 포함하는 경제정보를 기초로 하는 경제지표를 변동변수로 더 설정할 수 있다.
이에, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 전술의 설정된 변동변수(예 : 게시물지표, 특정인자살지표, 기후지표, 경제지표)와 실제 발생된 자살수를 관측하여 얻은 실제 자살수정보를 기초로, 변동변수에 따른 자살 수(목표변수)를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링한다(S110).
모델링한 회귀분석모델은, 수리적 모델, 통계적 모델, 수리적 모델과 통계적 모델을 조합한 모델 중에서 어느 하나일 수 있고, 다중회귀분석법, 주성분회귀분석법, 부분최소자승법, 신경회로망-부분최소자승법, 커널-부분최소자승법 또는 LS-SVM(Least Square Support Vector Machine) 중에서 적어도 하나를 이용한 모델일 수 있다.
그리고, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 자살 수를 예측하기 위한 특정 시점 이전의 변동변수를 설정한다(S120).
즉, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 특정 시점(t)의 자살 수를 예측하기 위해 필요한 특정 시점(t) 이전의 변동변수를 설정할 수 있다.
보다 구체적으로, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 이전의 특정 수집기간 동안 수집된 게시물개수정보에 따른 게시물지표와, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점으로부터 특정 적용기간 이내에 상기 특정 시점(t)의 적어도 일부를 포함하는 특정인자살정보에 따른 특정인자살지표 중 적어도 하나를 변동변수로 설정한다.
예를 들어 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t)을 3일 단위로 하면, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 이전의, 구체적으로는 직전의 특정 수집기간(예 : t-1) 동안 수집된 게시물개수정보에 따른 게시물지표를 소셜지표로서 얻을 수 있고, 이러한 게시물지표를 변동변수로 설정할 수 있다.
그리고, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 수집된 특정인자살정보들 중에서, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점으로부터 특정 적용기간(예 : 30일) 이내에 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 3일 중 적어도 일부 즉 3일 전체 혹은 2일 혹은 1일을 포함하는 특정인자살정보를 검색하고, 검색된 특정인자살정보에 따른 특정인자살지표를 소셜지표로서 얻을 수 있다. 이는, 특정인의 자살이 특정 시점(t)의 자살 수 예측이 영향을 미치기 위해서는 최소한 특정 적용기간(예 : 30일) 이내로 가까워야 함에 기인한다.
더욱 구체적으로는, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 전술과 같이 소셜지표로서 얻은 특정인자살지표에, 대응되는 특정인자살정보가 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 횟수, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점과 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 간의 날짜차이 중 적어도 하나에 따른 가중치를 적용할 수 있다.
즉, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 특정인자살정보가 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 횟수 별, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간 별, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점과 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 간의 날짜차이 별로, 상이한 가중치를 적용할 수 있는 가중치테이블을 기 정의할 수 있다.
예를 들면, 가중치테이블은, 특정인자살정보가 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 횟수가 많을 수록, 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간이 길 수록, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점과 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 간의 날짜차이가 작아 가까울 수록, 큰 가중치가 적용될 수 있도록 정의될 수 있다.
이에, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 전술과 같이 얻은 특정인자살지표에 대하여, 해당되는 특정인자살정보가 노출된 매스미디어서비스(50)를 통해 노출되는 노출기간, 매스미디어서비스(50)를 통해 최초 노출된 시점과 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 간의 날짜차이에 따라 전술의 가중치테이블을 기초로 대응되는 가중치를 확인하고, 전술과 같이 얻은 특정인자살지표에 확인한 가중치를 적용할 수 있다.
이에, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, 가중치를 적용한 특정인자살지표를 소셜지표로서 얻을 수 있고, 이러한 특정인자살지표를 변동변수로 설정할 수 있다.
더 나아가, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, S120단계에서 자살 수를 예측하고자 하는 특정 시점(t) 이전의, 구체적으로는 직전의 특정 수집기간(예 : t-1) 동안 수집된 온도정보 및 습도정보 및 일조량정보 중 적어도 하나를 포함하는 기후정보를 기초로 하는 기후지표, 특정 시점(t) 이전의 특정 수집기간(예 : t-1) 동안 수집된 소비패턴분석정보 및 소비자물가지수정보 및 실업률정보 및 종합주가지수정보 중 적어도 하나를 포함하는 경제정보를 기초로 하는 경제지표를 변동변수로 더 설정할 수 있다.
이에, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법은, S120단계에서 설정되는 변동변수, 즉 전술의 게시물지표, 특정인자살지표, 기후지표, 경제지표를 변동변수로 회귀분석모델에 적용하여, 회귀분석모델을 통해 적용된 변동변수에 따른 특정 시점(t)의 자살 수를 예측할 수 있다(S130).
이상에서 설명한 바와 같이, 본 발명의 바람직한 실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법에 따르면, 자살에 영향을 주는 기후 상황 및 경제 상황 뿐 아니라, 소셜 미디어의 발달로 인하여 사회적 분위기에 개인들이 더욱 빈번히 노출되고 상호 영향을 주고 있는 현 상황을 고려하여, 소셜 네트워크서비스에 개인이 게시하는 자살에 관련된 게시물의 개수, 유명한 특정인의 자살이 보도되는 상황 등의 소셜정보를 반영하여 회귀분석모델을 모델링하고, 이러한 회귀분석모델에 게시물지표 및 특정인자살지표 등의 소셜지표를 적용하여 자살 수를 예측함으로써, 현 상황에 보다 실제적인 요인들을 고려하여 신뢰도 높은 자살률을 예측할 수 있다.
본 발명의 일실시예에 따른 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법 및 장치는 다양한 컴퓨터 수단을 통하여 수행될 수 있는 프로그램 명령 형태로 구현되어 컴퓨터 판독 가능 매체에 기록될 수 있다. 상기 컴퓨터 판독 가능 매체는 프로그램 명령, 데이터 파일, 데이터 구조 등을 단독으로 또는 조합하여 포함할 수 있다. 상기 매체에 기록되는 프로그램 명령은 본 발명을 위하여 특별히 설계되고 구성된 것들이거나 컴퓨터 소프트웨어 당업자에게 공지되어 사용 가능한 것일 수도 있다. 컴퓨터 판독 가능 기록 매체의 예에는 하드 디스크, 플로피 디스크 및 자기 테이프와 같은 자기 매체(magnetic media), CD-ROM, DVD와 같은 광기록 매체(optical media), 플롭티컬 디스크(floptical disk)와 같은 자기-광 매체(magneto-optical media), 및 롬(ROM), 램(RAM), 플래시 메모리 등과 같은 프로그램 명령을 저장하고 수행하도록 특별히 구성된 하드웨어 장치가 포함된다. 프로그램 명령의 예에는 컴파일러에 의해 만들어지는 것과 같은 기계어 코드뿐만 아니라 인터프리터 등을 사용해서 컴퓨터에 의해서 실행될 수 있는 고급 언어 코드를 포함한다. 상기된 하드웨어 장치는 본 발명의 동작을 수행하기 위해 하나 이상의 소프트웨어 모듈로서 작동하도록 구성될 수 있으며, 그 역도 마찬가지이다.
지금까지 본 발명을 바람직한 실시 예를 참조하여 상세히 설명하였지만, 본 발명이 상기한 실시 예에 한정되는 것은 아니며, 이하의 특허청구범위에서 청구하는 본 발명의 요지를 벗어남이 없이 본 발명이 속하는 기술 분야에서 통상의 지식을 가진 자라면 누구든지 다양한 변형 또는 수정이 가능한 범위까지 본 발명의 기술적 사상이 미친다 할 것이다.

Claims (8)

  1. 매스미디어서비스에서 수집되는 적어도 하나의 소셜정보를 기초로 하는 변동변수에 따른 자살 수를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링하는 모델링 단계;
    특정 시점 이전의 변동변수를 설정하는 변동변수 설정단계; 및
    상기 변동변수설정단계에서 설정된 상기 변동변수를 상기 회귀분석모델에 적용하여 상기 변동변수의 변화에 따른 상기 특정 시점의 자살 수를 예측하는 예측 단계를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법.
  2. 제 1 항에 있어서,
    상기 소셜정보는,
    상기 매스미디어서비스의 특정 소셜 네트워크서비스에 특정 위험단어를 포함하는 게시물이 게시된 개수를 나타내는 게시물개수정보, 상기 매스미디어서비스를 통해 노출된 특정인의 자살에 대한 특정인자살정보 중 적어도 어느 하나를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법.
  3. 제 2 항에 있어서,
    상기 변동변수 설정단계는,
    상기 특정 시점 이전의 특정 수집기간 동안 수집된 상기 게시물개수정보에 따른 게시물지표를 상기 변동변수로 설정하는 것을 특징으로 하는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법.
  4. 제 2 항에 있어서,
    상기 변동변수 설정단계는,
    상기 수집되는 특정인자살정보 중에서, 상기 매스미디어서비스를 통해 최초 노출된 시점으로부터 특정 적용기간 이내에 상기 특정 시점의 적어도 일부가 포함되는 특정인자살정보를 검색하고, 상기 검색된 특정인자살정보에 따른 특정인자살지표를 상기 변동변수로 설정하는 것을 특징으로 하는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법.
  5. 제 4 항에 있어서,
    상기 변동변수 설정단계는,
    상기 검색된 특정인자살정보에 따른 상기 특정인자살지표에 대하여, 상기 검색된 특정인자살정보가 상기 매스미디어서비스를 통해 노출되는 횟수, 상기 매스미디어서비스를 통해 노출되는 노출기간, 상기 매스미디어서비스를 통해 최초 노출된 시점과 상기 특정 시점 간의 날짜차이 중 적어도 하나에 따른 가중치를 적용하고, 상기 가중치를 적용한 특정인자살지표를 상기 변동변수로 설정하는 것을 특징으로 하는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법.
  6. 제 5 항에 있어서,
    상기 변동변수 설정단계는,
    상기 특정 시점 이전의 특정 수집기간 동안 수집된 온도정보 및 습도정보 및 일조량정보 중 적어도 하나를 포함하는 기후정보를 기초로 하는 기후지표, 상기 특정 시점 이전의 특정 수집기간 동안 수집된 소비패턴분석정보 및 소비자물가지수정보 및 실업률정보 및 종합주가지수정보 중 적어도 하나를 포함하는 경제정보를 기초로 하는 경제지표 상기 변동변수로 더 설정하는 것을 특징으로 하는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법.
  7. 제 1 항 내지 제 6 항 중 어느 한 항에 있어서,
    상기 모델링단계는,
    상기 적어도 하나의 소셜정보와, 온도정보 및 습도정보 및 일조량정보 중 적어도 하나를 포함하는 기후정보와, 소비패턴분석정보 및 소비자물가지수정보 및 실업률정보 및 종합주가지수정보 중 적어도 하나를 포함하는 경제정보를 기초로 하는 변동변수에 따른 자살 수를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링하는 것을 특징으로 하는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 방법.
  8. 매스미디어서비스에서 수집되는 적어도 하나의 소셜정보를 기초로 하는 변동변수에 따른 자살 수를 예측하기 위한 회귀분석모델을 모델링하는 모델링부;
    특정 시점 이전의 변동변수를 설정하는 변동변수 설정부;
    상기 설정된 변동변수를 상기 회귀분석모델에 적용하여 상기 변동변수의 변화에 따른 상기 특정 시점의 자살 수를 예측하는 예측제어부를 포함하는 것을 특징으로 하는 소셜정보를 이용한 자살수 예측 장치.
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