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本页是借助人工智能编写的土耳其语摘要，介绍在第26届世界精神病学大会上报告的研究。研究归报告作者所有；引用时请查阅原始来源。

SO414

公共话语中精神疾病的污名化：精神病学领域媒体、社交媒体及人工智能平台表征的跨文化分析

THE STIGMATIZATION OF MENTAL ILLNESS IN PUBLIC DISCOURSE: A TRANSCULTURAL ANALYSIS OF MEDIA, SOCIAL MEDIA, AND AI PLATFORM REPRESENTATIONS IN PSYCHIATRY

传统媒体、社交媒体和人工智能平台主要通过风险与社会威胁叙事来呈现精神疾病，从而强化污名化，而这种叙事框架因文化背景而异。

本研究旨在考察精神疾病在媒体及人工智能（artificial intelligence，AI）生成话语中的表征，识别加剧或减轻污名化的反复出现的主题，并探讨这些表征如何随文化背景而变化。研究采用范围综述（scoping review）方法，遵循 Arksey 和 O'Malley 框架及 PRISMA-ScR 报告指南；在 PubMed、Embase 和 PsycINFO 中，以精神疾病、精神健康污名化、媒体、社交媒体（TikTok、Instagram、Facebook）、人工智能、话语和公众认知等术语进行结构化检索，按语言、框架建构、污名化及文化差异对数据进行梳理，并开展叙事性主题综合分析。此外，研究还审查了通过目的性抽样选取的有关司法精神病学案例的媒体报道、社交媒体帖子及人工智能生成的摘要，并开展跨文化合作，由来自不同地区的学生评估各自文化背景下的相关内容。数据库检索共获得65条记录（PubMed n = 30、Embase n = 25、PsycINFO n = 10），剔除20条重复记录后，对45条记录进行标题和摘要筛选，对20项研究开展全文评估，最终将10项研究纳入综述。研究确定了六个主要主题：持续存在的公众污名化、文化与情境差异、作为双刃剑的社交媒体、网络话语与公众认知、媒体框架建构对污名化的强化，以及人工智能生成内容与偏见的再生产。媒体表征往往以暴力、风险、不可预测性或个人责任叙事来呈现精神疾病；社交媒体既是污名化的来源，也是权益倡导与同伴支持的空间；人工智能输出则倾向于再生产训练数据中的社会偏见。跨文化比较显示，英国表现出更高的开放程度和认知水平，而匈牙利则被报告存在更严重的污名化和更低的精神健康素养。研究结论认为，有必要采取负责任的传播实践、开展具有文化敏感性的教育，并以符合伦理的方式使用人工智能；研究局限包括不同国家和文化背景下的证据有限、关于人工智能及社交媒体内容的研究较少，以及研究设计的多样性使直接比较更加困难。

全部 WCP 2026 摘要