2016-2020年韩国与自杀/自残相关的互联网搜索与青少年自杀死亡之间的关系:二手数据分析

介绍

自杀是全球疾病负担和死亡的主要原因，全世界每年有近100万人死于自杀[1]。特别是，自杀是全球10-24岁年轻人的第二大死因[2]。在韩国，几十年来，自杀一直是9-24岁儿童和青少年死亡的主要原因，因此对社会构成了显著的社会负担。3.]。网络空间现在是我们日常生活的一部分，它们可以被用作自杀监控系统，尤其是对青少年。大多数欧洲青少年(92%)至少拥有一个社交网络服务账户，其中40%的人每天上网时间超过2小时。4，5]。计划自杀的人经常使用互联网来分享他们的自杀想法或寻找自杀的方法[6，7]。

先前的研究调查了自杀率与互联网上有关自杀或自残的搜索量之间的关系[8-14]。然而，结果因年龄、时期和国家而异，而且没有研究专门调查青少年的自杀/自残率。台湾进行的一项研究[10使用谷歌趋势作为搜索引擎发现，互联网上与自杀相关的搜索量与实际的自杀死亡有关。一项使用谷歌趋势的爱尔兰研究[14研究人员发现，全国自杀率与包括“焦虑”在内的自杀相关词汇的互联网搜索量之间存在关联。一项将互联网搜索活动与谷歌趋势的全国自杀率进行比对的研究发现，互联网搜索活动与美国一般人口的自杀率呈负相关，但与青少年(15-24岁)的自杀率呈正相关。8]。Google Trends是上述研究中使用频率最高的搜索引擎，它通过使用每个词的相对搜索量(RSV)来量化搜索趋势。RSV取值范围为0 ~ 100，对应于给定术语的搜索次数与给定时间段内最大搜索次数的比例;例如，RSV为30等于任何时候最流行的搜索活动的30%。然而，Google Trends只能提供至少一周的RSVs平均值，并且它不提供性别差异的信息。此外，在以往有关特定词的互联网搜索量与实际自杀死亡之间关系的研究中，使用Google Trends的最短时间为1个月[9，10，13-15]。然而，青少年自杀比成年人更冲动;例如，在名人自杀后的1-10天内，自杀人数迅速增加[16，17]。此外，在我们尚未发表的网络搜索量与青少年自杀死亡的初步研究中，网络搜索量与自杀之间关系最强的时间间隔小于2周。这些观察结果表明，与自杀/自残相关的互联网搜索活动与实际自杀死亡之间的时间间隔可能少于2周。

在韩国，Naver [18[gm66nd]是最大、最受欢迎的搜索引擎，而谷歌则不那么受欢迎。]19]。Naver数据库[20.是一项免费服务，提供特定术语的搜索量和趋势，与谷歌趋势的方式相同。然而，与Google Trends不同的是，在Naver Datalab中，可以根据RSV提取给定术语每天的搜索量。此外，通过收集人口统计数据，包括登录用户的年龄和性别，可以使用该服务按性别和年龄细分搜索量。从Naver Datalab提取的RSV数据在韩国被广泛应用于搜索量的研究，如预测传染病的爆发[21，22]以及计算性别在COVID-19后抑郁和自杀中的中介作用[23]。我们的研究基于Naver Datalab和韩国2016-2020年每天死于自杀的所有13-18岁学生的国家数据的分析，有两个目的:(1)确定与自杀/自残相关的术语的互联网搜索量与按性别划分的自杀死亡人数之间的任何关联;(2)估计这种关联表现出最强相关性的具体时间滞后。

方法

学生自杀数据库

在韩国，当学生自杀时，教师必须用一份名为“学生自杀报告”的表格向教育部报告。因此，有一个韩国小学生、中学生和高中生自杀的数据集。有关学生自杀报告的处理方法及内容的详细资料，已于先前[24]。我们从该数据库中提取了2016年1月1日至2020年12月31日期间13-18岁青少年自杀死亡的性别和死亡日期数据。考虑到韩国高中生的辍学率约为1.5% [25]，这一比例可以代表韩国青少年自杀的大部分比例。如果记录了发现尸体的日期，但死亡日期不明，则将发现尸体的日期视为死亡日期。由于韩国青少年自杀的方式中约90%是致命的(如跳楼、上吊)[24]，假定死亡日期和发现日期之间的时间间隔很短。我们排除了没有信息或死亡日期未知的病例，并最终纳入了625名13-18岁学生在研究分析期间的620例自杀病例。

有关自杀和自残的搜索词

通过选择韩国青少年中与自杀和自残相关的适当搜索词，调查了自杀数量与互联网上与自杀/自残相关的搜索量趋势之间的时间关联。我们根据以往对自杀相关搜索词的研究选取了26个搜索词[8-13]和韩国对自杀危险因素的研究[26-29]，自杀方法[24，30.]和自残[31在青少年中。在此过程中，考虑到韩国人口的特点，将具有相似含义的搜索词分类为搜索词。例如，搜索词“自杀方法”可以搜索为“如何自杀”和“自杀方式”，而搜索词“自杀方法”包括“如何自杀”、“自杀方式”和“自杀方法”。与谷歌一样，Naver也有一个系统，当用户搜索与自杀有关的单词时，它会发出警告或屏蔽危险网站。32]。但是，Naver不会像Google那样自动搜索和收集同义词的回复;因此，我们一起获得了每个搜索词的搜索量。然后，参考以往的研究[10，14]，我们将搜索词分为5组:(1)自杀相关词条，(2)自我伤害相关词条，(3)自杀风险因素词条，(4)自杀预防词条，(5)抑郁相关词条。所有选定的搜索词都是用韩语搜索的。表1列出翻译成标准英语的搜索词组和相关的同义词(参见多媒体附录1查看标准韩文搜索词)。

互联网搜索量数据的来源

有关自杀的数据和有关自残的互联网搜索词量来自Naver Datalab [20.2022年5月3日。从2016年1月1日至2020年12月31日，获取13-18岁青少年搜索的26个自杀和自残相关词汇的每日RSVs。当单个搜索词有多个同义词时，这些同义词的所有搜索卷都包含在该搜索词的RSV中。此外，根据性别分别获得rsv。本研究中的搜索量包括使用个人电脑和移动设备进行的所有搜索。

统计分析

结合Naver Datalab数据和2016年1月1日至2020年12月31日每天发生的青少年自杀死亡人数，构建数据集进行统计分析。首先，考虑到变量的非正态性，我们进行了Spearman秩相关分析，以评估男性、女性和总体人群中自杀和自残相关搜索词的RSV之间的关联。其次，考虑到每天的自杀总数在0到4之间，我们采用多元泊松回归模型，以搜索词的搜索量为自变量，每日自杀死亡人数为因变量来估计相关性。

为了估计自杀死亡与搜索量之间增加趋势的时滞，我们的分析分两个步骤进行。首先，为了确定最相关的时滞，我们以不同的时间间隔(1天、5天、10天和15天)对自杀人数和搜索量之间的关系进行了泊松回归分析。每个泊松回归分析中包含的变量被合成为每个时间间隔内自杀人数和搜索量的总和。然后，计算4个时间间隔内自杀人数与搜索词搜索量的相关性的回归系数(r)，并确定回归系数有统计学意义的时间间隔。如果一个搜索词在多个时间间隔上的回归系数在统计上显著，我们假设在获得最高回归系数和第二高回归系数的时间间隔之间，自杀人数和自杀/自残相关词的搜索量之间存在一个时间差，其相关性最强。其次，为了确定更准确的时间滞后，我们假设相关性最强的时间间隔存在于两个具有统计显著性的时间间隔之间。因此，对在第一步中确定的搜索词进行每日自杀人数与搜索量之间的相关性进行交叉相关分析。这种方法在以前的研究中使用过[9，10]调查自杀与互联网搜索之间的关系，并确定上升趋势的时滞。确定了2个时间间隔中相关系数最高的时间滞后。如果确定了正时滞，则意味着互联网搜索的变化先于自杀死亡的变化。相反，如果确定了负时间滞后，则意味着相反的结果。R软件(版本4.2.0;使用R Core Team和R Foundation for Statistical Computing)进行统计分析。所有统计分析的显著性定义为P< . 05。

伦理批准

本研究获得了Hallym Sacred Heart Hospital机构审查委员会的伦理批准(approval Hallym 2020-08-008)。患者同意被放弃，因为这项研究是对现有数据的二次分析。这些数据是作为国家学生自杀预防政策的一部分收集的，由于不包括个人身份数据而匿名化。

结果

每天自杀人数的分布

2016年1月1日至2020年12月31日，参与研究的青少年自杀总数为620人，其中男性死亡323人，女性死亡297人。在我们的研究期间(共1827天)，没有任何青少年自杀死亡的天数男性为1540天，女性为1557天，总人口为1324天。发生1例青少年自杀死亡的天数男性为252天，女性为246天，总人口为400天。2名青少年自杀死亡的天数为男性34天，女性21天，总人口92天。3名青少年自杀死亡的天数为男性1天，女性3天，总体人口8天。4名青少年自杀死亡的天数仅占总人口的3天。

关键词rsv相关性分析

在男性青少年中，自我伤害相关词汇、自杀风险因素词汇和自杀相关词汇在组内呈统计学显著正相关(图1)。整体搜索词之间的相关性在女性青少年中比在男性中更强，并且与自我伤害相关的词，自杀风险因素和自杀相关的词在组内呈正相关(图2)。然而，与男性不同的是，在女性中，与抑郁相关的词汇和其他四组搜索词汇之间存在正相关。此外，在女性青少年中，自我伤害相关术语和自杀相关术语或自杀风险因素术语和自杀相关术语之间的组间正相关被检验。在总人口中，这种相关性的模式与女性(图3)。

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自杀死亡与搜索词相关性的泊松回归分析

表2列出了每个时间间隔使用泊松多元回归计算的搜索词及其发病率比(IRR)值。在多个时间间隔显示有统计学意义的搜索项被剔除(IRR 1.021, 95% CI 1.010-1.033;P<。001for a 1-day interval; IRR 1.004, 95% CI 1.000-1.007;P=。003.for a 5-day interval) and mental health center (IRR 1.003, 95% CI 1.000-1.006;P=。04for a 10-day interval; IRR 1.003, 95% CI 1.000-1.005;P=。04for a 15-day interval) in males. The search terms self-harm (IRR 1.038, 95% CI 1.009-1.068;P=。009for a 1-day interval; IRR 1.013, 95% CI 1.003-1.022;P=。008for a 5-day interval; IRR 1.008, 95% CI 1.002-1.014;P=。01for a 10-day interval; IRR 1.006, 95% CI 1.000-1.011;P=。04for a 15-day interval), academic score (IRR 0.994, 95% CI 0.990-0.998;P=。003.for a 5-day interval; IRR 0.997, 95% CI 0.995-1.000;P=。03.for a 10-day interval; IRR 0.997, 95% CI 0.995-0.999;P=。005for a 15-day interval), and dropout (IRR 1.015, 95% CI 1.004-1.025;P=。01天的间隔为04;Irr 1.001, 95% ci 1.000-1.002;P=。049for a 15-day interval) were identified as being significant in females. In the total population, dropout (IRR 1.017, 95% CI 1.008-1.025;P<。001for a 1-day interval; IRR 1.004, 95% CI 1.001-1.006;P=。001for a 5-day interval; IRR 1.002, 95% CI 1.000-1.003;P=。01for a 10-day interval; IRR 1.001, 95% CI 1.000-1.002;P=。04for a 15-day interval), self-harm (IRR 1.009, 95% CI 1.001-1.016;P=。02for a 5-day interval; IRR 1.005, 95% CI 1.000-1.009;P=。04for a 10-day interval; IRR 1.004, 95% CI 1.000-1.008;P=。004for a 15-day interval), and suicide method (IRR 1.017, 95% CI 1.000-1.034;P=。04for a 1-day interval; IRR 1.007, 95% CI 1.001-1.013;P=。003.for a 5-day interval) were identified as being significant.

互相关分析

表3列出上一步所选搜索词的搜索量与每日自杀人数之间的相互关联系数。在男性青少年中，“辍学”一词在0天的滞后时间内呈现最高的相关系数(r= 0.113)。在泊松回归分析中确定的+10天和+15天的时间间隔之间，心理健康中心一词没有统计学上的显著相关性。在女性青少年中，“辍学”一词在0天的滞后时间内也呈现出最高的相关系数(r= 0.109)。“自残”一词在时间滞后0天和+1天(两者都是)时的相关性最强r= 0.135)。在先前的分析中，学业成绩与女性自杀人数呈负相关，在-12天的时间间隔内相关性最强(r= -0.057)。就总体而言，在0天的时间间隔内，辍学和自杀方式的相关性最强(r= 0.109,r分别为= 0.106)。“自残”一词在+7天的时间间隔内相关性最强(r=0.103) +5天和+15天之间的时间滞后。

讨论

主要研究结果

本研究调查了韩国青少年自杀死亡人数与自杀或自残相关术语的互联网搜索量之间的关系。我们发现网络搜索dropout的量与韩国男性、女性和总人口中的自杀人数相关。在男性中，辍学是唯一一个与自杀死亡人数有显著相关性的互联网搜索词。在女性中，自我伤害搜索量与自杀次数呈显著正相关，学业成绩搜索量与自杀次数呈显著负相关。在总体人群中，自我伤害和自杀方式的搜索量与自杀人数相关。然而，在所有人群中，搜索量与自杀人数之间的相关性相对较弱(IRR 0.990-1.068)。自杀死亡与搜索量之间增加趋势的估计滞后时间比预期短，主要是0天的滞后时间。据我们所知，我们的研究是第一个调查实际每日自杀人数与自杀或自残相关的互联网搜索量之间关系的研究。

在分析网络搜索词之间的相关性时，我们发现男性和女性青少年之间存在差异。就搜索词之间的整体相关性而言，女性青少年的搜索词之间的相关性强于男性青少年。先前的研究表明，使用互联网的目的因性别而异，国家之间也存在差异[33，34]。我们的相关结果可能是由于女性青少年更多地使用互联网进行信息搜索或社交网络服务，而男性主要使用互联网进行网页游戏，正如之前的研究所报道的那样[33，34]。在男性青少年中，自杀相关术语和自残相关术语的组内相关性显著。在女性中，自杀相关术语和自残相关术语在组内也有显著的相关性，而自杀相关术语和自残相关术语在组间也有显著的相关性。这一发现与之前的研究结果一致[35-37自我伤害和自杀倾向与女性青少年的关系要比男性青少年密切得多。以往的自杀企图和自残是自杀死亡最重要的风险因素[38，39]。因此，女性青少年的自杀相关术语和自残相关术语之间的相关性较强，可能间接表明她们比男性青少年有更高的自杀死亡风险。此外，女性自杀预防相关字眼的搜寻趋势与自杀危险因素及自杀相关字眼的搜寻趋势均有相关。考虑到年轻女性比男性更常接受精神科服务[40，我们的发现表明，在自杀身亡的青少年中，女性更有可能寻求帮助。女性青少年的自杀预防效果强于男性青少年[41]。因此，为寻求帮助的女性青少年提供积极的治疗可能对自杀预防有效，而筛查发现自杀风险可能对男性青少年有益(与女性不同)。

在所有三个人群中，互联网搜索词辍学与自杀人数相关。辍学与自杀密切相关。42]。此外，逃学与自杀和自残有关[42]和不及格的课程[43与自杀意念有关。我们的发现与之前关于学生旷课和自杀之间关系的报告一致。虽然我们的研究数据是通过教师报告收集的，因此，自杀身亡的青少年是在校的，并没有真正辍学，但他们可以间接代表有辍学想法的学生。因此，对考虑辍学的学生进行自杀风险评估可能有助于学生自杀预防。

在男性中，在10天和15天的时间间隔内，网络搜索“心理健康中心”与自杀次数呈正相关。但在互相关分析中，没有出现显著相关的时间滞后;这可能是因为搜索词“精神健康中心”的RSV大多为0(1827天中的1290天)，这可能干扰了分析结果。在女性中，自我伤害和学业成绩的搜索词与自杀次数相关。自残被广泛认为是青少年自杀的重要风险因素[44-46]。此外，考虑到自我伤害在女性青少年中更为常见[47，这种联系在女性中可能比在男性中更明显。特别是，搜索词“学术分数”是所有人群中唯一的负相关搜索词。以往的研究[43，48，49研究表明，较低的学校成绩和学习成绩与青少年自杀有关。众所周知，韩国的教育环境压力很大，竞争激烈，这对青少年的情绪和身体健康都有不利影响。50]。由于这些原因，韩国青少年的学业压力与自杀意念和自杀企图有很强的相关性[51，52]。然而，搜索词“学业成绩”与每日自杀次数的负相关性最强，滞后时间为-12天。这可能意味着青少年在互联网上搜索与他们学业相关的信息可能会间接减少他们的自杀行为。换句话说，可以认为对学术信息的兴趣可能是自杀的保护因素。此外，这项研究不包括不上学的青少年，他们的自杀率比活跃的学生高。53]，这可能影响了学业成绩搜索量与自杀人数之间的负相关关系。

在总人口中，自杀人数与搜索量之间的关系与在女性中观察到的相似。这种相似性在搜索词之间的相关性分析中也得到了证明，这可能表明女性主要进行网络搜索。搜索词“自杀方式”只与总人数中的自杀人数相关。根据先前的报告，与自杀或自残有关的互联网使用被认为会增加自杀和自残的可能性[54，55暴力的自残方式自杀的风险更高[56]。

我们的研究与之前的研究的一个不同之处在于，在任何人群中，互联网搜索词“抑郁”与自杀人数都没有关联。在美国进行的各种研究[8]，英国[12，57，58]，爱尔兰[14]，日本[9]和台湾[10发现与“抑郁”一词相关的搜索活动与自杀率/数字呈正相关。相比之下，一项跨国研究[13发现抑郁症和自杀的搜索量之间没有相关性，在一些国家甚至没有负相关性。先前的研究表明，调查结果可能会因人口规模和国家自杀预防政策的不同而有所不同。自2011年以来，韩国实施了各种自杀预防政策，其中包括互联网监控[59]。根据该政策，在互联网上搜索与自杀或抑郁症有关的词语时，会出现政府直接支援的韩国自杀预防中心的主页。这项预防政策可以防止青少年浏览有关自杀或抑郁的网页，从而降低他们的自杀风险。[60]。然而，在韩国著名歌手自杀身亡1天后，“抑郁症”的搜索量显著增加，这可能影响了与自杀死亡人数的关联[16]。

我们对自杀人数与搜索量之间的时间差进行了分析，发现最常见的时间差是0天，这表明互联网搜索趋势与实际自杀活动之间存在密切关联。这可能反映了青少年自杀的冲动，这与其他人群的自杀特征不同。以往的研究表明，名人自杀死亡的新闻报道与自杀死亡人数之间的相关性在3天至10天的时间间隔内最强[9，16，17]，这与我们研究中青少年的时间间隔普遍较短形成对比。然而，当考虑到整个搜索词相对较弱的相关性时，我们的结果需要谨慎解释。先前使用谷歌趋势的研究[13，61也提到了使用搜索趋势进行行为预测的负面结果和局限性。这些研究表明，特定的搜索活动可能与实际行为没有直接联系;不同人群进行搜索活动的方式不尽相同，特定情况会降低RSV获得的搜索趋势的准确性，从而降低其可靠性。

然而，与以往的研究不同，我们的研究有一些有意义的启示，因为它只关注儿童和青少年作为参与者。通过控制目标人群为儿童和青少年，我们估计了青少年的直接互联网搜索活动，而不是他们通过媒体的间接接触。这可能是因为青少年比其他人群有更好的上网机会，这导致他们更活跃的搜索活动。因此，可能需要一个监测系统，对与青少年自杀和自残有关的搜索活动立即作出反应。

限制

这项研究有几个局限性。首先，互联网搜索量与青少年自杀数量之间的显著相关性并不能推断出与自杀/自残相关词条的搜索量与自杀之间存在先验关系。在相同的背景下，我们研究结果中的关联相对较弱，IRR接近于1。这可能是观察性流行病学研究的一个特点，但这也是我们研究的一个局限性。其次，我们的研究包括学校报告的青少年自杀事件，不包括校外青少年;因此，我们的研究结果不能代表韩国青少年中的所有自杀事件。然而，在韩国，直到初中阶段的教育都是义务教育，2021年高中学生的辍学率仅为1.5% [25]，这意味着本研究的样本几乎代表了韩国所有的青少年。第三，我们没有通过将搜索方法分类为个人电脑和移动设备来比较互联网搜索量与自杀人数之间的关系，因此，这应该在未来的研究中进行相应的调查。第四，我们没有调整可能影响儿童和青少年自杀率的外部因素，如天气、经济状况或名人自杀。第五，我们不能包括没有登录互联网搜索引擎的青少年进行的搜索。这些限制可能影响了搜索量与自杀人数之间确定的相关性，可能导致假阳性结果。第六，我们没有包括全球使用的与自杀/自残相关的通用术语，但我们只使用了考虑韩国青少年自杀和自残特征的搜索术语[24，28]。例如，其他自杀和自残方式(如使用枪支)的搜索量没有包括在分析中。因此，在全球范围内推广我们的研究结果存在局限性。

结论

在这项研究中，我们确定了与自杀/自残相关的互联网搜索量与韩国青少年自杀数量之间的关联，并在这些关联中存在性别差异。互联网搜索量与自杀死亡之间相关性最强的时间滞后非常短。由于青少年自杀具有多方面的危险因素，因此搜索量并不能直接表明自杀的原因，但可以间接预测随着搜索量的增加自杀人数的增加趋势。然而，自杀死亡人数与互联网搜索量之间的相关性相对较弱，并且在现实世界中使用我们的研究结果仍然存在局限性。未来需要进一步的研究来建立一个敏感的互联网监控系统。