Không quá ngạc nhiên khi nói rằng, Facebook thực sự biết rất nhiều về bạn.
Tuần vừa qua, trong một nghiên cứu công bố tại Kỷ yếu của Viện Hàn lâm Khoa học Quốc gia (Hoa Kỳ), các nhà khoa học tại Đại học Pennsylvania đã mô tả cách mà họ xác định: liệu một người dùng Facebook cụ thể nào đó có thể bị trầm cảm trong tương lai hay không. Theo tạp chí WIRED, nhóm nghiên cứu trên đã sử dụng một thuật toán học máy (machine learning) để phân tích gần nửa triệu đoạn post trên Facebook – trong khoảng thời gian suốt 7 năm – của 684 bệnh nhân tình nguyện tại Philadelphia, những người đang ở vào trạng thái tâm lý không mấy làm thoải mái.
Trong quá trình tìm kiếm và xác định dấu hiệu trầm cảm dựa trên các đoạn post của bệnh nhân, máy nhận thấy, những người có nguy cơ mắc bệnh cao thường sử dụng nhiều ngôn từ ở ngôi thứ nhất (first-person language) – phát hiện khá tương đồng với nhiều nghiên cứu trước đó. Điều đáng khen ở đây là thuật toán đã làm rất tốt khi dự đoán khá chính xác người dùng Facebook có bị trầm cảm hay không, sớm hơn khoảng 3 tháng so với kết quả chuẩn đoán chính thức từ bác sĩ tâm lý. “Chúng ta đang ngày càng nhận thức được rằng những gì mà mọi người thường làm trên mạng (online) có thể là một dạng hành vi có thể đọc được bằng thuật toán học máy, giống như bất cứ loại dữ liệu nào khác trên thế giới”, nhà tâm lý học Johannes Eichstaedt tại UPenn nói với WIRED.
Mặc dù vậy, những kết quả thuộc dạng “nửa tin nửa ngờ” này chắc chắn vẫn chưa thể hoàn toàn thay thế được vai trò của bác sĩ hoặc các chuyên gia tâm lý, bởi trong thực tế có quá nhiều yếu tố ảnh hưởng tới tâm trạng của con người. Tuy nhiên, nếu có thể kết hợp kết quả phân tích từ dữ liệu mạng xã hội với các tiêu chí khác như nhịp tim hay thói quen ngủ – do các chuyên gia chăm sóc sức khỏe thu thập, thì đó sẽ là một công cụ mạnh mẽ giúp chúng ta kịp thời nắm bắt và điều trị sớm khi xuất hiện triệu chứng. Tất nhiên, khi đó chúng ta cần phải sẵn sàng chia sẻ thông tin ngay từ đầu.
Nhật Phạm (Theo Futurism)