[论文解读] Socio-Spatial Patterns of Suicide Mortality in the United States

Kushagra Tiwari, M. Amin Rahimian+3 more|arXiv (Cornell University)|Mar 2, 2026

Suicide and Self-Harm Studies被引用 0

一句话总结

该论文通过社会连接性（Facebook SCI）和基于 ERPO 的政策暴露，使用固定效应模型分析美国县级自杀死亡率，显示通过社交网络的风险扩散以及来自州际 ERPO 暴露的保护作用。

ABSTRACT

Suicides cause over 49000 deaths yearly in the United States, 55% involving firearms. Suicide mortality exhibits substantial geographical and sociodemographic heterogeneity; yet the role of social networks remains underexplored. To assess how suicide risk and firearm restriction policies propagate through social ties, we integrate county-level suicide mortality data (2010-2022) with the Facebook Social Connectedness Index (SCI). We also examine Extreme Risk Protection Orders (ERPO), state-level policies restricting firearm access for individuals at risk of self-harm. In two-way fixed effects regressions, a one-standard-deviation increase in the SCI-weighted average suicide mortality rate of connected counties was associated with +2.78 deaths per 100,000 in a focal county, while a one-standard-deviation increase in ERPO social exposure was associated with -0.214 deaths per 100,000. These associations persisted when adjusting for geographic proximity and including state-by-year fixed effects, and confirm the effect of social networks on diffusion of both harmful exposures and protective interventions.

研究动机与目标

• 量化美国（2010–2022）在社会-空间网络中的县级自杀死亡率及其变异性。
• 评估在社会连接的县中，自杀死亡率是否能预测聚焦县的死亡率，超越空间邻近性。
• 评估通过社交网络传播的枪支限制政策暴露（ERPO）的间接效应。
• 确定结果对年龄结构、空间邻近性以及时间变化的州因素的稳健性。

提出的方法

• 构建包含县级和年份固定效应的双向固定效应回归模型。
• 将 s_-it 定义为以社会邻近性加权的县际自杀死亡率的加权平均值；将 d_-it 定义为空间距离的加权自变量，反映空间邻近性自杀死亡率。
• 在控制空间邻近性（模型2）的前提下，估计聚焦自杀死亡率与社会邻近性之间的关联。
• 在 ERPO 州内的县，估计 ERPO 实施对自杀死亡率的直接影响。
• 通过社会关系到 ERPO 实施县的暴露（ERPO 社会暴露_it）来定义 ERPO 暴露，并估计其对聚焦死亡率的间接效应。
• 使用年龄调整结果和对地理邻近性等控制变量来检验稳健性。

实验结果

研究问题

• RQ1 社会连接县的自杀死亡率是否与聚焦县自杀死亡率相关，且超越地理近邻性？
• RQ2 对未实施 ERPO 的县，通过 ERPO 社会暴露是否与自杀死亡率降低相关？
• RQ3 在控制空间邻近性和州层面时间变化因素后，ERPO 的间接效应通过社会网络是否稳健？
• RQ4 在美国各县（2010–2022）中，直接（本地 ERPO）和间接（社会媒介的）效应有多强？

主要发现

• SCI 加权社会邻近性自杀死亡率增加一个标准差，与聚焦县每 100,000 人口增加 2.78 例相关（95% 置信区间：1.06–4.50）。
• 在考虑空间邻近性后，社会邻近性效应在模型2中仍显著。
• ERPO 实施在 ERPO 州内的县直接与自杀死亡率下降相关，下降量为每 100,000 人口 0.528 例（95% CI：-0.93 to -0.126）。
• 通过县际关系的 ERPO 社会暴露增加一个标准差，与自杀死亡率下降 0.214 例相关（95% CI：-0.342 to -0.0866）。
• 在控制 ERPO 空间暴露和年龄调整后，间接 ERPO 效应仍存在，表明社会暴露通道的稳健性。
• 结果表明社会网络可以扩散有害暴露与保护性干预的影响。