世卫组织报告显示:自杀是15-29岁年轻人群的第二大死因。随着网民数量的增加,网络自杀的现象也日益增多,引起社会各界的广泛关注。从互联网的出现,到社交媒体的发展,再到大数据和人工智能技术的兴起,社会工作的研究者们一直用专业的眼光,关注着每一场技术的变革,及时将新的技术吸收到专业实践中,助人解困,促进社会良性发展。目前,对微博“树洞”自杀者的研究,大多在个体心理、精神健康问题的识别和干预方面。本文旨在借助人工智能技术,面向社交媒体场域,根据社会工作资源链接的实务方法和理念,发现潜在的求助者并智能匹配助人资源,以探索在线助人的实践路径。研究通过文本分析法,围绕“树洞”文本信息,对“求”的发现和解释,以及“助”的资源展开研究;应用自然语言处理技术“理解”求助文本,实现资源匹配的智能化;最终,建立为求助者提供智能关怀的服务模型。研究发现,“树洞”中求助信息主要表现为情绪、感受的表达,以及大量死亡相关的话语。从本土文化的角度,将求助文本分成五个主题类别:“病苦”、“浮生”、“人情关系”、“寻找出路”、“人生何为”,以解释“求”的原因,也为“助”的内容提供了导向。“树洞”的资源以情感性支持为主,分为鼓励和安慰;工具性的资源包括认知和陪伴,需要专业人士的介入。在少量样本的情况下,自然语言处理技术能够实现对求助信息的文本特征进行分类,说明采用技术手段可以初步地“理解”社交媒体中求助需求;通过智能化协调资源,可以及时地为求助者提供关怀。本研究表明,在人工智能技术的辅助下,社会工作者面向网络空间,为求助者提供智能化关怀和服务,具有一定的实践意义。