大学生抑郁倾向检测研究

引言

伴随高等教育的普及和社会竞争的加剧，大学生面临前所未有的学业压力、就业焦虑和人际关系挑战，抑郁症成了影响学生身心健康的重要因素，传统心理健康监测方法局限性很多满足不了当前高校心理健康管理的实际需求。数字化校园建设为解决这一问题提供了新的契机，运用大数据、人工智能等前沿技术可以构建更加智能化、精准化的心理健康监测体系，在此基础上知识智能服务系统的引入不仅能够提升监测效率，还能为学生提供个性化的心理健康知识服务，这对促进大学生心理健康、预防极端事件发生有重要现实意义和应用价值。

一、大学生抑郁症的表现及危害

就大学生抑郁症患者而言，临床常见症状包括情绪消沉、意志减退、认知障碍和躯体障碍等多个方面，这些症状相互交织形成了复杂的心理障碍体系[1]。就情绪层面而言，患者经常体验到强烈的痛苦感、孤独感和焦虑情绪；认知功能的损害使得学生难以集中注意力，学习效率明显下降，对未来失去信心和希望；躯体症状则表现为失眠、头痛、食欲改变等，严重影响日常生活质量。更为严重的是，部分患者会产生自杀意念，这种观念往往比较顽固并反复出现，对生命安全构成直接威胁。

二、智能服务系统在抑郁症监测中的应用意义

1.提高监测效率与准确性

传统人工评估方法耗时又费力，而海量数据智能系统却能自动处理且实现快速筛查。研究显示，深度学习的情感分析模型在识别抑郁倾向任务时表现很好，像BERT与BiLSTM结合的模型在测试集上准确率能到 85% ，远高于传统方法。系统能分析学生社交媒体文本、日常行为数据等多维度信息，捕捉到人工评估容易忽略的细微特征，能识别深夜发博比例、负面情绪表达频率这些关键指标。

2.实现实时监测与预警

智能服务系统的核心优势之一是具备实时监测与预警功能，它能持续追踪学生心理状态的变化并及时察觉潜在风险，通过分析学生网络行为模式，系统可识别出异常信号[2]。研究表明，有抑郁倾向的学生在凌晨0：00-7：00 时段的活跃度显著高于普通学生，这种作息紊乱常是心理问题的重要征兆，系统设定了多层次预警阈值，一旦检测到学生持续负面情绪表达、社交活动减少、作息规律异常等多个风险因素叠加，预警机制就自动触发，将预警信息及时推送给心理健康管理部门、辅导员和相关责任人，从而使高危学生得到及时关注与干预。

3.促进心理健康知识普及

事实上，智能服务系统不单单是监测工具，还是传播心理健康知识的重要平台，能依据学生的具体状况提供个性化的心理健康知识推送服务，有轻度抑郁倾向的学生会被推送情绪调节技巧、压力管理方法等实用内容，已确诊的学生则会得到用药指导、复诊提醒等专业信息[3]。与此同时，在线心理测评、自助式心理训练、虚拟心理咨询等也在知识服务功能之列，大量案例数据经系统分析总结出影响大学生抑郁情绪的主要因素像家庭关系、人际交往、学业压力等并据此开发相应的知识模块。

三、传统抑郁症监测方法及其局限性

1.问卷调查法依赖主观性

问卷调查法作为最常用的传统监测方法，通过标准化量表贝克抑郁量表（BDI）、流调中心抑郁量表（CES -D）、抑郁自评量表（SDS）等评估学生的抑郁症状[4]。这种方法虽然具有较高的信度和效度，但主观性问题却很明显，学生填问卷时可能由于对抑郁认识不足、心理防御机制或者社会期望效应等无法真实准确反映自身状况。而且问卷发放和回收需投入大量人力物力，数据处理周期长，无法实现动态监测，可能会错过最佳干预时机。

2.访谈法效率低且主观性强

专业人员通过访谈法与学生面对面交流，深入了解学生心理状态和生活经历，这种方法虽能获取大量个体信息，可效率极低，大规模开展太难。而且专业心理咨询师数量有限，满足不了庞大学生群体的评估需求。并且访谈时专业人员需要有丰富心理学知识和敏锐洞察力，不同访谈者判断标准不一样，评估结果很难保证一致[5]。而且学生面对面交流时可能紧张抵触，这样信息真实性会受影响。

四、大学生抑郁症监测的挑战

1.数据质量与隐私保护难题

抑郁症监测离不开海量学生行为数据的采集和分析，不过由于学生数据高度分散、异构性强，数据质量难以保证，给数据的清洗和融合带来不小挑战。部分数据可能存在缺失、错误等问题，影响监测模型的分析效果。而且学生的教育数据、网络行为数据等隐私性较强，在数据采集、传输、存储、使用等环节，必须遵循相关法律法规，但平衡数据利用和隐私保护并非易事[6]。

2.模型泛化能力不足

不同学校、专业、年级的学生心理行为特点各有差异，监测模型很难“一招通用”，在某校学生数据上用机器学习训练出的模型应用到其他高校可能过拟合、泛化性能不好，若想让模型适配不同学生群体就要在够大且有代表性的多校数据集上训练优化，但是跨校数据采集和共享常受限，少数民族、特殊专业等样本更难获取。

3.缺乏临床验证与实践应用

目前，大学生抑郁症监测研究多停留在概念验证阶段，在真实场景中缺乏大规模应用和临床验证。监测模型的预测结果需要与心理医生的临床诊断结果进行比对，以验证准确性和有效性。而获取权威、可靠的诊断结果作为训练标注和测试基准并非易事。将研究成果转化为可用的智能服务系统，还需学校和企业携手攻克系统落地的技术、管理、伦理等一系列现实问题。

五、智能服务系统架构设计

1.系统总体架构规划

智能服务系统采用分层架构设计，其整体有数据采集层、数据处理层、智能分析层和知识服务层这四个核心模块，并且系统架构遵循模块化、可扩展性的设计准则，各层间以标准化接口进行数据交互。数据采集层负责从多个渠道收集相关学生信息，如基本信息、行为数据、文本内容等，原始数据经数据处理层清洗、转换和特征提取后为上层分析提供高质量结构化数据。智能分析层是系统核心，集成了多种机器学习和深度学习算法以达成对学生心理状态的评估与预测，知识服务层面向终端用户，提供个性化的心理健康知识推送、风险预警、干预建议等服务。除此之外，系统还包含用户管理、权限控制、日志记录等辅助模块，确保系统的安全性和可维护性。

2.数据采集层设计

数据采集层是系统的基础，负责多 异构数据的获取与初步处理，校园一卡通系统、教务管理系统、社交媒体平台、在线问卷系统等都 图书馆借阅记录、宿舍门禁记录等行为数据能被获取。社交媒体数据采集模块利 公开发布的文本内容、发布时间、互动信息等，系统设计了数据采集 种模式，采集敏感数据时系统有严格的授权机制必须获得学生 术且身份信息被加密处理，数据采集层的数据质量监控模块能实时检测数据的完 性并标记和处理异常数据。

3.数据分析层设计

智能监测的核心引擎是数据分析层，其集成了多种先进的分析算法和模型，该层对预处理后的数据进行特征工程处理，提取出对抑郁倾向识别有价值的特征变量，特征包含用户基本属性（如年龄、性别）、行为特征（如深夜活跃度、社交互动频率）、文本特征（如情感倾向、主题分布等）多个维度。文本分析模块采用自然语言处理技术，利用预训练的BERT模型提取文本深层语义特征，再结合BiLSTM网络捕获上下文信息（如图1）；行为分析模块采用时序分析算法识别学生行为模式的异常变化。并且系统还构建了多个专门的分析模型，包括情感分类模型、用户画像模型、风险评估模型等，这些模型采用集成学习策略综合多个基础模型的预测结果以提高整体准确性。

4.知识服务层设计图 1 BiLSTM 模型结构图

知识服务层直接面向终端用户，提供智能化、个性化的心理健康服务，这一层有知识库管理、智能推荐、交互服务等多个功能模块。知识库存储丰富的心理健康相关内容，其中包括经过专业心理咨询师审核的抑郁症科普知识、自我调节方法、求助渠道信息等；智能推荐引擎则会依据用户的心理状态评估结果和历史行为精准推送相关知识内容；并且系统提供Web端、移动APP、微信小程序等多种交互方式以方便学生随时获取服务。服务层还提供在线心理测评工具，学生能够自主进行心理健康评估，通过虚拟助手功能以自然语言交互的方式向学生提供初步的心理疏导和建议。系统记录所有服务交互日志用来进行服务质量评估和持续改进

六、智能服务系统关键技术

1.数据预处理与特征提取技术

确保模型性能的关键环节是数据预处 原始数据 过多步骤的预处理流程来处理，要从文本数据预处理中去除特殊字符、表情符 匹配并删除无意义的系统生成文本，jieba分词工具用于中文分词并依据心 以保证专业术语切分正确，在特征提取阶段系统构建多维度的特征体系且采用TF-IDF方法计算文本特征的词语重要性：

其中， n_ij 表示词 푡푖在文档 中的频次， |D| 是文档集合中的文档总数。行为特征提取包括计算深夜发博比例、原创微博比例等指标。系统还使用Word2Vec模型生成词向量表示，采用Skip-gram架构，窗口大小设为5，向量维度300。

2.智能分析与预警算法应用

智能分析模块综合运用多种算法实现精准的抑郁倾向识别。深度学习方面，系统采用BERT-BiLSTM架构进行文本情感分析。BERT模型通过自注意力机制捕获文本的双向语境信息，BiLSTM网络进一步提取时序特征。模型的损失函数采用交叉熵：

其中， 푦푖 为真实标签， ˆ푦 푖 为预测概率。用户分类采用XGBoost算法，目标函数包含损失项和正则项：

预警算法基于多指标融合，设定动态阈值。当用户的负面情绪比例超过0.7，且持续时间超过两周，系统触发一级预警。

3.隐私保护与数据加密技术

系统设计时隐私保护是重要考量因素，要采用多层次安全防护措施，数据传输时用TLS加密协议来确保网络传输中数据的安全，敏感数据存储方面采用AES-256 加密算法且由硬件安全模块管理密钥，系统还会实施差分隐私技术并在数据发布时添加上拉普拉斯噪声：

M(D)=f(D)+Lap(Δf/ϵ)

其中， Δf 是查询敏感度， ϵ 是隐私预算。用户身份信息采用假名化处理，使用单向哈希函数生成用户标识：

ID_pseudo=SHA256(ID_real||salt)

访问控制采用基于角色的权限管理（RBAC），不同角色拥有不同的数据访问权限。系统记录所有数据访问日志，支持审计追踪。

4.系统集成与测试优化技术

系统集成运用微服务架构与容器化部署技术，各个服务模块被Docker容器封装且由Kubernetes负责编排管理，服务间通信将RESTfulAPI和消息队列相结合以保证系统松耦合且具有高可用性，在性能优化上用Redis缓存热点数据从而减轻数据库访问压力，模型推理运用模型量化技术把32 位浮点数压缩成8 位整数：

q=round(r/S)+Z

其中，是 r 实数值， s 是缩放因子， 푍 是零点。批量预测采用GPU加速，使用CUDA并行计算框架。系统测试包括单元测试、集成测试和压力测试。采用A/B测试验证新算法效果，通过计算统计显著性确定最优方案。

七、系统实现与测试

系统实现阶段严格按照设计方案进行开发 采用敏捷开发模式，分阶段完成各功能模块。某高校进行了时长6 个月、有515 名用户参与的试点 隔床 学生，311 名属于对照组学生，在年龄特征方面，对抑郁用户的年龄 用户级别的抑郁倾向识别准确率达 84.47% 、F1 值为 0.7895 感分析准 率为 82.42% ，显示系统有着不错的识别性能。响应时间测试显示 毫秒能满足实时监测需求，系统并发处理能力测试时1000 个并发请求下系统稳定运 应时间增长合乎预期：

其中， 푇푏푎푠푒 为基础响应时间， 푘 为增长系数， 푁푐표푛푐푢푟푟푒푛푡 为并发数。用户满意度调查显示，82%的学生认为系统提供的心理健康知识有帮助， 76% 的学生愿意继续使用该系统。

结语

总体而言，大学生心理健康管理在数字化校园建设中迎来新机遇与挑战，本研究构建的抑郁症监测知识智能服务系统整合人工智能技术与心理健康专业知识，能有效监测和干预大学生抑郁倾向，在提升监测效率、达成实时预警、推动知识普及等方面优势明显，不过实际应用时，数据质量、隐私保护、模型泛化等方面仍有挑战，未来研究需持续优化算法性能、扩大临床验证规模、完善隐私保护机制以推动系统在更多高校应用推广，为培养身心健康的高素质人才贡献力量。

[1]谢莹莹.认知行为护理干预对在校大学生抑郁症的影响[J].中国城乡企业卫生,2025,40(07):47-50.

[2] 陶甜, 曹阳, 文艺, 等. 大学生抑郁情绪发展 轨迹及其影响因素[J/OL]. 中国临床心理学杂志,2025,(03):529-534+540[2025-07-01].

[3] 李浩, 于馨, 郭春红. 智能服务系统对高校创新创业教育的作用及机制[J]. 创新与创业教育,2024,15(05):114-122.

[4]黄赞.基于成分数据分析的大学生24 小时活动行为与抑郁情绪的关系研究[D].浙江师范大学,2024.

[5]覃小容.EEG静息微状态预测大学生抑郁倾向：人格的调节作用[D].西南大学,2022.

[6] 帅学倩, 梅广, 李莉, 等. 大学生抑郁筛查及预警系统的研究进展[J]. 同济大学学报( 医学版),2020,41(05):666-671.