Thay vào đó, tâm trạng người dùng đã âm thầm cung cấp thông tin về trạng thái sức khỏe tâm thần và qua đó có thể chẩn đoán chính xác trạng thái đó giống như máy đo huyết áp hoặc máy đo nhịp tim của bác sĩ.
Đối với những người coi truyền thông xã hội chủ yếu là nơi để chia sẻ video, thú cưng hay ảnh du lịch thì phát hiện này có thể gây ngạc nhiên. Tuy nhiên, điều đó cũng có nghĩa là các nền tảng xã hội hiện nay có khả năng cứu sống mạng người.
Tính chỉ riêng ở Mỹ, cứ mỗi 13 phút lại có một người chết vì tự sát. Trong khi đó, khả năng dự đoán của chúng ta về những suy nghĩ và hành vi tự sát hầu như không có tiến bộ gì trong suốt 50 năm nghiên cứu khoa học. Do đó, việc dự báo một giai đoạn rối loạn tâm thần hoặc trầm cảm mới khởi phát cũng là việc khó khăn không kém.
 |
| Trên dòng thời gian Facebook hoặc ảnh trên Instagram có vết tích về sức khỏe tâm thần của người dùng. |
Nhưng việc khai thác dữ liệu và máy tự học đang làm biến đổi hiện thực này bằng cách tách biệt một số tín hiệu đáng ngờ ra khỏi số lượng khổng lồ các dữ liệu rời rạc trên truyền thông xã hội. Thực tế cho thấy phương pháp này từng theo dõi và tiên đoán thành công sự bùng phát bệnh cúm. Và, giờ đây đến lượt bệnh tâm thần.
Thời gian qua, một số nghiên cứu phát hiện ra rằng nếu bị trầm cảm thì trên Instagram của người dùng thường xuất hiện một loạt ảnh chụp có nhiều màu xanh, xám và tối hơn với ít khuôn mặt người hơn. Ngoài ra, số lượt người bấm nút "like" cũng ít hơn, trong khi phần bình luận lại nhiều hơn. Từ đó, có thể suy luận là nhiều khả năng người dùng thích sử dụng ứng dụng Inkwell để chuyển đổi hình ảnh màu sang dạng trắng đen hơn là dùng Valencia để xử lý cho hình ảnh tươi sáng lên.
Mặc dù những biểu hiện đặc biệt như thế chưa đủ mạnh để "tố giác" chứng trầm cảm của người dùng song có thể giúp xây dựng các mô hình chẩn đoán. Đây chính là yếu tố cần thiết để "máy tự học" (máy biết tự rút kinh nghiệm) vào cuộc.
Một nhóm nhà nghiên cứu Đại học Harvard và Đại học Vermont (Mỹ) tiến hành phân tích gần 44.000 bài đăng Instagram và 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. Rõ ràng là, các dấu hiệu trầm cảm được phát hiện dựa trên số liệu của những người sử dụng mạng xã hội ngay cả trước khi có chẩn đoán chính thức từ các chuyên gia tâm thần - việc này làm cho Instagram trở thành một hệ thống cảnh báo sớm.
Trong khi đó, các nhà tâm thần học từ lâu đã thấy được mối quan hệ khăng khít giữa ngôn ngữ và sức khoẻ tâm thần khi họ thường 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".
Thông thường, dấu hiệu chứng trầm cảm bao gồm sự gia tăng các từ tiêu cực như: "không", "không bao giờ", "nhà tù", "giết người"; và sự giảm sút số từ tích cực như "hạnh phúc", "bãi biển" hay "hình ảnh". Xa hơn nữa, các nhà nghiên cứu từ Đại học Harvard, Đại học Stanford và Đại học Vermont thu thập được nhiều nét đặc trưng (tâm trạng, ngôn ngữ và bối cảnh) của gần 280.000 tweet trên nền tảng Twitter. Kết quả phân tích tiết lộ - chính xác đến khoảng 9/10 - các chứng rối loạn do stress.
Chris Danforth, giáo sư toán học và khoa học tự nhiên Đại học Vermont, nhận định: "Tỷ lệ các từ tích cực so với từ tiêu cực là một yếu tố dự báo khá chính xác. Ngoài ra, các yếu tố dự báo mạnh mẽ khác gồm sự tăng số lượng từ viết trên Twitter". Trang mạng AnalyzeWords cũng xem xét các từ sử dụng trên Twitter để đánh giá trạng thái tinh thần của người dùng.
Một nhóm nghiên cứu của Microsoft tìm cách dự đoán những phụ nữ nào sinh con đầu lòng sẽ có thể có những thay đổi cực đoan trong ứng xử và tâm trạng - tất cả chỉ đều dựa trên hành vi sử dụng Twitter trước và ngay sau khi sinh con. Tuy nhiên, nhóm nhà nghiên cứu nhấn mạnh rằng họ không định thay thế các phương pháp chẩn đoán và các dự báo truyền thống. Nhưng, nếu các bà mẹ mang thai chọn kiểu mô hình dự đoán trên smartphone, họ có thể nhận được cảnh báo "rủi ro trầm cảm" thông qua một ứng dụng và từ đó có thể nhờ đến sự giúp đỡ khẩn cấp khi cần thiết.
Mặc dù vậy, sự dè dặt vẫn tồn tại rộng rãi trong lĩnh vực này - đặc biệt là về sự riêng tư. Điều gì xảy ra nếu dấu vết kỹ thuật số về tình trạng tâm thần người dùng hiển thị cho tất cả mọi người? Người dùng có thể là mục tiêu của các công ty dược phẩm hoặc phải đối mặt với sự phân biệt đối xử từ cơ quan tuyển dụng hay công ty bảo hiểm.
Người dùng mạng thường không biết rằng dữ liệu của họ đang bị khai thác. Bất chấp mọi lo ngại, việc khai thác dữ liệu và máy tự học cung cấp khả năng xác định sớm các điều kiện về sức khoẻ tâm thần để từ đó được điều trị kịp thời. Hiện tại, thời gian từ khi bắt đầu bị trầm cảm đến khi liên hệ với nơi để điều trị là 6 đến 8 năm; đối với bệnh lo lắng là 9 đến 23 năm.
Mark Zuckerberg, ông chủ Facebook, nhận định "những sự kiện bi thảm - như tự tử, một số trường hợp là trực tuyến - có thể được ngăn chặn kịp thời nếu ai đó nhận ra những gì đang xảy ra và báo cáo sớm hơn".
