George Mason University dùng AI phân tích bài đăng mạng xã hội để phát hiện dấu hiệu trầm cảm

Tóm tắt nhanh

• Các nhà nghiên cứu tại George Mason University đã phát triển một phương pháp AI để phân tích bài đăng mạng xã hội và tìm dấu hiệu có thể liên quan đến trầm cảm. Hệ thống này được thiết kế để đọc các bài viết cũ trên Reddit và nền tảng khác.
• Mô hình không chỉ tìm từ ngữ buồn hay tiêu cực mà ưu tiên các phát biểu ngôi thứ nhất, như mất ngủ, thiếu động lực, lo âu, tự ti và tâm trạng. Cách làm này nhằm tránh gán nhầm người chỉ đang nhắc tới bạn bè hay người khác bị trầm cảm.
• Hệ thống hoạt động qua nhiều bước: xác định triệu chứng, lọc nội dung lặp lại hoặc không liên quan, rồi kiểm tra xem các đoạn được chọn có đủ bằng chứng cho từng triệu chứng hay không. Sau đó, AI cố suy ra câu trả lời cho 21 câu hỏi trong Beck Depression Inventory (BDI-II).
• So với các phương pháp trước, mô hình cải thiện precision tương đối 70%. Tuy vậy, precision thực tế chỉ tăng từ 10% lên 17%, còn F1 score đạt 27%.
• Nhóm nghiên cứu cho biết kết quả vẫn còn thấp, nhưng đây là bước tiến đáng kể trong việc lọc khối lượng lớn dữ liệu mạng xã hội cho các nhiệm vụ phức tạp. Nghiên cứu cũng cho thấy các bài đăng từ nhiều năm trước vẫn có thể tiết lộ thông tin cá nhân mà người dùng có thể không còn nhớ.
• Ở thời điểm hiện tại, AI chưa thể nhận diện đáng tin cậy người bị trầm cảm và không phù hợp cho mục đích chẩn đoán. Các nhà nghiên cứu nhấn mạnh hệ thống chưa thể kết luận ai đó có trầm cảm với bất kỳ mức độ chắc chắn nào.

Tóm tắt tự động bằng AI từ bài gốc, có thể có sai sót. Hãy kiểm chứng ở bài gốc.