Mạng xã hội bộc lộ tâm trạng của bạn?

Thu Thủy sưu tầm

Trên dòng thời gian Facebook hoặc ảnh trên Instagram của bạn có vết tích về sức khỏe tâm thần của bạn/ Getty Images

Những thông tin về tình trạng sức khỏe tâm thần của bạn có thể đang ẩn mình một cách lộ liễu trong lời lẽ trên Tweeter bạn gửi đi và các cập nhật Facebook bạn đăng.

Nó không ẩn náu ở những chỗ rõ ràng như ở hình cảm xúc emojis, từ khóa và lời cảm hứng. Thay vào đó, nó ẩn chứa trong các dấu hiệu tinh vi hơn và có thể cung cấp (mà bạn không biết) sự chẩn đoán chính xác như máy huyết áp hoặc máy đo nhịp tim của bác sỹ.

Đối với những người coi truyền thông xã hội chủ yếu là nơi để chia sẻ video khoe con mèo hoặc ảnh du lịch thì điều này có thể gây ngạc nhiên. Nó cũng có nghĩa là phương tiện này có tiềm năng quan trọng và có khả năng cứu sống mạng người.

Chỉ riêng ở Mỹ, cứ mỗi 13 phút lại có một người chết vì tự tử. Mặc dù vậy, khả năng dự đoán của chúng ta về những suy nghĩ và hành vi tự vẫn đã không có tiến bộ gì trong suốt 50 năm nghiên cứu.

Việc dự báo một giai đoạn rối loạn tâm thần hoặc trầm cảm chớm mắc cũng là việc khó không kém gì.

Nhưng việc khai thác dữ liệu và máy tự học đang làm biến đổi cảnh quan này bằng cách tách biệt các tín hiệu khỏi số lượng khổng lồ các dữ liệu rời rạc trên truyền thông xã hội. Những phương pháp này đã theo dõi và tiên đoán được việc bùng phát bệnh cúm. Giờ đây đến lượt bệnh tâm thần.

Các nghiên cứu đã phát hiện ra rằng nếu bạn bị trầm cảm thì trên Instagram của bạn hay xuất hiện các ảnh nhiều màu xanh hơn, xám hơn và tối hơn với ít khuôn mặt người hơn.

Số lượt người thích chúng ít hơn, nhưng lời bình luận nhiều hơn. Nhiều khả năng là bạn thích dùng ứng dụng Inkwell để chuyển đổi hình ảnh màu sang dạng trắng đen hơn là dùng Valencia để làm ảnh tươi sáng lên.

Ngay cả khi đó, những mẫu này cũng không đủ mạnh để tự nó chẩn đoán bệnh trầm cảm. Tuy nhiên chúng là quan trọng cho việc xây dựng các mô hình có thể chẩn đoán được. Đây là điểm để “máy tự học” (máy biết tự rút kinh nghiệm) vào cuộc.

Các nhà nghiên cứu của Đại học Harvard và Đại học Vermont đã sử dụng các kỹ thuật này trong phân tích gần đây của họ với gần 44.000 bài đăng Instagram.

Các mô hình kết quả đã xác định đúng 70% số người dùng bị trầm cảm so với tỷ lệ 42% từ các bác sĩ đa khoa. Mô hình trên cũng ít đoán sai (mặc dù con số này lấy từ một số lượng người riêng biệt, do đó có thể là một sự so sánh không công bằng).

Các dấu hiệu trầm cảm là rõ ràng trên số liệu của những người sử dụng mạng ngay cả trước khi có chẩn đoán chính thức của các chuyên gia tâm thần, việc này làm cho Instagram trở thành một hệ thống cảnh báo sớm.

Dấu hiệu của chứng trầm cảm bao gồm sự gia tăng các từ tiêu cực /Getty Images

Trong khi đó các nhà tâm thần học từ lâu đã thấy quan hệ giữa ngôn ngữ và sức khoẻ tâm thần khi họ phải nghe những lời lẽ lung tung thiếu mạch lạc của những người bị tâm thần phân liệt hoặc việc hay sử dụng đại từ nhân xưng “tôi”.

Để cập nhật, hãy nhập vào trang ‘AnalyzeWords’ của Twitter của bạn. Đây là một công cụ phân tích văn bản miễn phí tập trung vào các từ rác (đại từ, mạo từ, giới từ) để đánh giá các kiểu cảm xúc và suy nghĩ.

Từ bài viết 1017 từ gần đây nhất của tôi trên Twitter, tôi rõ ràng được đánh giá là người trung bình về độ tức giận và lo lắng nhưng là người dưới mức trung bình về độ lạc quan – tôi là người khá bi quan về tình trạng của thế giới gần đây.

Hãy nhập @realdonaldtrump của trang ‘AnalzyeWords’ và bạn sẽ thấy ông Trump được đánh giá cao về độ lạc quan, và ít có khả năng ở mức trung bình về độ lắng, tức giận và chán nản.

Nhưng vượt xa hơn cả sự rà soát nhanh và đôi khi thú vị về các đặc điểm tình cảm và xã hội (‘AnalyzeWords’ có thể cho bạn biết mức “Spacy/ValleyGirl” của bạn có trên mức trung bình hay không), các nhà nghiên cứu đang khám phá những câu hỏi sâu sắc về sức khoẻ tâm thần.

Dấu hiệu của chứng trầm cảm bao gồm sự gia tăng các từ tiêu cực (“không”, “không bao giờ”, “nhà tù”, “giết người”) và sự giảm sút các từ tích cực (“hạnh phúc”, “bãi biển” và “ảnh”), tuy không hẳn dứt khoát là như vậy.

Đi xa hơn nữa, các nhà nghiên cứu của Đại học Harvard, Đại học Stanford và Đại học Vermont đã thu gom được nhiều các đặc trưng (tâm trạng, ngôn ngữ và bối cảnh) của gần 280.000 câu nói trên Tweeter.

Mô hình tính toán thu được đã cho điểm cao với những người được xác định là bị trầm cảm; nó cũng là chính xác tới khoảng 9/10 các dự đoán chứng rối loạn vì bị căng thẳng.

“Tỷ lệ các từ tích cực so với từ tiêu cực là một yếu tố tiên đoán chính trong mô hình, Chris Danforth, một trong những nhà nghiên cứu và giáo sư toán học, khoa học tự nhiên kỹ thuật của Đại học Vermont, nói. Các yếu tố dự báo mạnh mẽ khác gồm sự tăng số lượng từ viết trên Tweeter.

Danforth nhấn mạnh rằng chỉ có một nhóm người cụ thể và nhỏ được đánh giá vì vậy ông quan niệm nghiên cứu này là bằng chứng về khái niệm. Nhưng ông thấy lạc quan.

“Những kết quả này và các kết quả tương tự khác cho thấy rằng cách xử sự mà chúng ta thể hiện trên mạng có thể được sử dụng để cấp thông tin cho các công cụ chẩn đoán và sàng lọc, ông nói.

Kết hợp với thông tin vật lý (ví dụ như từ FitBits và ứng dụng theo dõi ngủ) với những công cụ nói trên có thể mang lại sức mạnh to lớn hơn.

Trang mạng AnalyzeWords xem xét các từ bạn sử dụng trên Twitter để đánh giá trạng thái tinh thần của bạn/ AnalyzeWords

Tuy nhiên vẫn còn những thách thức về ngôn ngữ. Ví dụ những trao đổi Tweeter này:

“Bài báo về tâm thần phân liệt của tôi đã được phê duyệt cho bài thuyết trình #Psychopharmacology của tôi! #yass #cantstopwontstop”

“Xem chương trình ‘Đời Thực’: Tôi bị bệnh tâm thần phân liệt Vâng … Kiểu chủ đề của tôi, nhà tâm lý học lâm sàng tương lai ở ngay đây!”

Đây là “dữ liệu nhiễu” – một mô hình được máy tính hóa có thể xác định một cách không chính xác rằng đó là thuộc những người bị tâm thần phân liệt.

Trong một nghiên cứu ở Mỹ năm 2017, các chuyên gia tâm thần trước hết đã loại bỏ các loại thông tin nhiễu này từ 671 người dùng Twitter.

‘Máy tự học’ sau đó đã dự báo được sự chẩn đoán tâm thần phân liệt với độ chính xác trung bình là 88% là mức độ thành công chỉ có thể đạt được bằng sự hợp tác giữa người với máy.

Phải làm gì với tất cả thông tin này? Sự trao quyền cho hành động sẽ là một khởi đầu tốt.

Một nhóm nghiên cứu của Microsoft đã tìm cách dự đoán được những phụ nữ nào sinh con đầu lòng sẽ có thể có những thay đổi cực kỳ trong ứng xử và tâm trạng, tất cả chỉ đều dựa trên việc sử dụng Twitter trước và ngay sau khi sinh con.

Mặc dù sự chán nản và lo âu khi mang thai được chẩn đoán thấp hơn yêu cầu, các nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng họ không định thay thế các phương pháp chẩn đoán và các dự báo truyền thống.

Nhưng hãy tưởng tượng, họ nói, nếu các bà mẹ mang thai có thể được chọn kiểu mô hình dự đoán này trên điện thoại thông minh của họ.

Bằng cách này, họ có thể nhận được “điểm rủi ro trầm cảm” thông qua một ứng dụng, với những thông tin về các nguồn lực hoặc sự giúp đỡ khẩn cấp và tức khắc sẽ được cung cấp nếu cần.

Mặc dù vậy, sự dè dặt vẫn tồn tại rộng rãi trong lĩnh vực này, đặc biệt là về sự riêng tư. Điều gì xẩy ra nếu các dấu vết kỹ thuật số về tình trạng tâm thần của bạn bạn hiển thị cho tất cả mọi người?

Bạn có thể là mục tiêu của các công ty dược phẩm hoặc phải đối mặt với sự phân biệt đối xử của cơ quan tuyển dụng bạn và các công ty bảo hiểm. Ngoài ra, một số loại dự án kiểu này không phải chịu sự kiểm soát chặt chẽ về đạo đức của các thử nghiệm lâm sàng.

Người dùng mạng thường không biết rằng dữ liệu của họ đang bị khai thác.

Theo Michael Zimmer, một học giả về quyền riêng tư và đạo lý trong Internet đã giải thích, “chỉ vì thông tin cá nhân được cung cấp theo một cách nào đó trên mạng xã hội, điều đó không có nghĩa là công bằng nếu có sự thu thập và phát tán chúng cho mọi người”.

Cần có sự thận trọng đối với cái thế giới mới đẹp đẽ này. Vào năm 2013, ‘Google Flu Trends’ đã dự báo quá cao mức đỉnh điểm của bệnh cúm.

Một nhóm các nhà nghiên cứu thuộc Đại học Harvard đã đổ lỗi cho ‘Big Data Hubris'(Tham Vọng của Dữ Liệu Lớn) vì cho rằng “sự giả định tàng ẩn rằng ‘dữ liệu lớn’ là sự thay thế cho, chứ không phải là sự bổ sung cho, việc thu thập và phân tích dữ liệu truyền thống.”

Việc khai thác dữ liệu và máy tự học cung cấp khả năng xác định sớm các điều kiện về sức khoẻ tâm thần. Hiện tại, thời gian từ khi bắt đầu bị trầm cảm đến khi liên hệ với nơi để điều trị là 6-8 năm; đối với bệnh lo lắng là 9- 23 năm.

Đổi lại, may ra chúng ta sẽ thấy kết quả khá hơn. Hai tỷ người dùng thường xuyên truyền thông xã hội – đó là những tín hiệu về khả năng sẽ lớn hơn nữa.

Như Mark Zuckerberg đã viết gần đây khi phác thảo kế hoạch trí tuệ nhân tạo của Facebook, “cho đến nay đã có những sự kiện bi thảm khủng khiếp – như tự tử, một số trường hợp là trực tuyến – mà nó có thể đã được ngăn chặn nếu ai đó đã nhận ra những gì đang xảy ra và báo cáo sớm hơn.”

Sức khoẻ tâm thần vẫn tồn tại giữa các lần khám bệnh. Nó tăng giảm theo thời gian thực. Nó sống và hiện diện ở các bài đăng tải và hình ảnh, và ở lời lẽ ngắn trên Tweeter. Có lẽ dự đoán, chẩn đoán và chữa bệnh cũng nên sống ở đó.

 

Trả lời

Email của bạn sẽ không được hiển thị công khai. Các trường bắt buộc được đánh dấu *