研究目标：

“Psychic Radar--心灵雷达”致力于使用爬虫和深度学习等算法相结合，解决抑郁症难发现的问题。我们希望，通过本项目可以做到准确识别，不放过任何一个细节察觉到每一位可能有抑郁症患病倾向的用户，为他们提供帮助，做到“早知道，早预防，早治疗”。

 研究过程：

将任务按照掌握程度和分工分配给每个组员，合作完成。项目周期为1.5年，分为6个时间段。

1、2020年12月——2020年1月：

文献阅读、市场调研与产品框架的基本建构。

2、2021年2月——2020年4月：

基本完成主模块“基于社交媒体数据的抑郁症分析”、“Psychic Radar”微信小程、“Psychic Radar”图形用户界面的编写。

3、2021年5月——2021年8月：

主模块（“基于社交媒体的抑郁症分析”）以小型社交媒体为支点，修缮程序，增补功能，完善客服，解决实际运行中的问题。

4、2021年9月——2021年12月：

辅助模块（Psychic Radar-微信小程序、Psychic Radar--心灵雷达-图形用户界面）以长清大学城为试点，基于大学城学生市场，给予各学校一定的免费预测名额。在推广运营中积累经验，不断改进，发现用户存在的问题并及时解决。

5、2022年1月——2022年5月：

在小型社交媒体平台中运营平稳之后，主模块开始向知名社交媒体靠拢，逐步依托于顶级一流社交媒体平台，广泛推广，吸收大量群众基础，帮助各大社交媒体平台形成稳定的预测机制，辅助模块线上线下同时发力。

 研究成果：基于社交媒体数据的抑郁症分析系统，可以做到及时的爬取某用户在社交平台上公开发布的动态，将动态的内容分类，分成文本和图片，分别对文本和图片进行情感分析，最终加权得到总的情感得分。“Psychic Radar--心灵雷达”的主程序是一个CUI界面，即控制台窗口，由项目中专业人员操控其对社交媒体数据的信息进行自动地爬取、情感分析和清除缓存数据。  为了方便普通用户对本产品的使用，我们还推出了可以在移动端使用的微信小程序--“Psychic Radar”和PC端使用的图形用户界面--“Psychic Radar--心灵雷达”，支持用户可以“随时随地，想查就查”，尽快了解自己是否在无意中有患抑郁症的倾向。

 研究心得：

团队成员在指导老师的带领下阅读了大量关于循环神经网络（RNN）和自然语言处理模型（NLP）的中外文献，对模糊推理技术有了一定深度的研究。通过参加蓝桥杯、大学生科技创新大赛等各类竞赛，扩展了多方面的知识并充分挖掘和锻炼了自己的各方面能力，所以有信心能够顺利地完成本项目。

（1） 主打社交媒体平台数据的情感分析：关于心理问题，当前最普遍的方式是患者自己发现出现了问题，再去找心理医生问诊，但是抑郁症本来就是难以察觉的心理疾病，所以这种方式并不能真正的发挥作用。区别传统方式，本产品最大的特点是附着在社交媒体平台上，对每个用户的社交媒体数据进行情感分析，并采用多次复查的方式，做到不遗漏任何一个小细节，精准分析用户是否有抑郁倾向。

（2）  使用自然情感分析（NLP）识别有抑郁倾向的患者：区别于目前比较普遍的情绪分析方式是问卷调查，用户通过填写大量的问卷才可以得到最终分析的结果，这种方式比较浪费时间，并且效率极低。考虑到抑郁症本身具有难以察觉的特点，本产品采用自然情感分析（NLP）对用户的情感进行分析，捕捉其在日常的社交媒体平台上公开发布的动态，自动揣测用户的心理状态，判断用户是否有抑郁倾向，使用自然情感分析（NLP）预测的方式省时省力，效率比传统问卷调查方式要高。

（3）  采用同时对文本和图片进行情感分析的方法：本产品同时对文本和图片进行情感分析，不放过任何一个细节，并同时兼顾用户发布动态的时间，用户平时爱好阅读的博客等因素。大大提高了检测的准确性。

（4）  采用了“一主多辅”的服务架构：本产品的主要模块是“基于社交媒体数据的抑郁症分析”为社交媒体平台上的用户提供服务，同时使用了微信小程序、图形用户界面等多种模式相互配合辅助的服务架构，帮助那些想进行自我检测的用户可以“随时随地，想查就查”。