Thông qua việc phân tích các bài viết trên mạng xã hội của người dùng, có thể thấy được sự gia tăng về chứng rối loạn lo âu và nguy cơ tự tử phát sinh do đại dịch.

Các nhà nghiên cứu tại đại học MIT đã sử dụng công nghệ machine learning để phân tích hàng trăm nghìn bài viết trên Reddit, qua đó chỉ ra được các ảnh hưởng của đại dịch lên sức khỏe tinh thần con người – bao gồm sự gia tăng chứng rối loạn lo âu và suy nghĩ tự tử. Ảnh: Christine Daniloff, MIT

Việc phải đối phó với một đại dịch toàn cầu đã khiến sức khỏe tinh thần của hàng triệu người trở nên sa sút. Và một nhóm các nhà nghiên cứu tại Đại học MIT và Harvard đã thử đo lường những ảnh hưởng này thông qua các ngôn ngữ mà mọi người sử dụng trên mạng xã hội.

Cụ thể, sau khi sử dụng machine learning để phân tích nội dung của hơn 800.000 bài viết trên mạng xã hội Reddit, các nhà nghiên cứu đã phát hiện được nhiều thay đổi trong ngôn từ của người dùng vào thời điểm làn sóng thứ nhất của đại dịch Covid-19 bùng phát – tức từ khoảng tháng 1 tới tháng 4 năm 2020. Phân tích của họ cũng đã chỉ ra một số thay đổi chính trong các trao đổi về sức khỏe tinh thần, trong đó bao gồm xu hướng gia tăng thảo luận về chứng lo âu và suy nghĩ tự tử.

Chúng tôi đã phát hiện ra rằng có nhiều thảo luận tự phát có liên quan tới mong muốn tự tử và cảm giác cô đơn, và số lượng các thảo luận này đã tăng gấp đôi trong thời gian diễn ra làn sóng thứ nhất của đại dịch so với cùng kỳ năm ngoái. Đây là một dấu hiệu vô cùng đáng quan ngại,” Daniel Low, một nghiên cứu sinh kiêm lead author của nghiên cứu, đã chia sẻ.

Phân tích cũng đã cho thấy rằng, những người với bệnh tâm lý khác nhau sẽ chịu ảnh hưởng khác nhau từ đại dịch. Các nhà nghiên cứu tin rằng, thông qua nghiên cứu này, các bác sỹ tâm lý và ban quản lý Reddit sẽ có thể phát hiện và hỗ trợ hiệu quả hơn cho những người đang gặp vấn đề về sức khỏe tinh thần.

Bởi lẽ nhu cầu về tâm lý trong xã hội không thể hoàn toàn được giải quyết, chúng tôi muốn được tập trung vào các vấn đề mà nhiều người đang gặp phải trong thời buổi khó khăn này, sao cho có thể phân bổ nguồn lực một cách tối ưu nhất để giúp đỡ những người gặp vấn đề tâm lý,” Laurie Rumker, một nghiên cứu sinh tại Harvard, cũng là một tác giả của nghiên cứu, đã khẳng định.

Nghiên cứu hiện đã được tăng tải trên tờ Journal of Medical Internet Research, và được thực hiện bởi senior author là Satrajit Ghosh, một nghiên cứu viên cao cấp tại Viện Nghiên cứu Não Bộ McGovern, MIT, cùng với: Tanya Talkar, nghiên cứu sinh tại MITl; John Torous, trưởng khoa tâm thần số tại Trung tâm Y tế Beth Israel Deaconess; và Guillermo Cecchi, một thành viên nhóm nghiên cứu cấp cao tại Trung tâm Nghiên cứu Thomas J. Watson, IBM.

Làn sóng lo âu

Công trình nghiên cứu này đã xuất phát từ lớp 6.897/HST.956 tại MIT (Bộ môn: Machine Learning trong Chăm sóc Sức khỏe), thuộc Khoa Kỹ sư Điện và Khoa học Máy tính, Đại học MIT. Khi tham gia lớp học này vào hồi mùa xuân năm ngoái, Low, Rumker, và Talkar, đã từng có kinh nghiệm nghiên cứu về việc sử dụng machine learning trong phát hiện bệnh tâm lý dựa trên nội dung và phong cách trò chuyện của con người. Sau đó, khi đại dịch Covid-19 bùng nổ, họ đã chuyển hướng sang việc phân tích các diễn đàn Reddit về các bệnh tâm lý khác nhau.

Khi đại dịch bùng nổ, chúng tôi chợt tò mò về ảnh hưởng của nó lên các cộng đồng khác nhau,” Low chia sẻ. “Và Reddit đã giúp chúng tôi quan sát được những cộng đồng nhỏ này. Đó là một cơ hội vô cùng đặc biệt, và đã giúp chúng tôi hiểu được những ảnh hưởng khác biệt của đại dịch lên các cộng đồng khác nhau – ngay vào lúc đại dịch diễn ra và trong thời gian thực.”

Cụ thể, nhóm nghiên cứu đã phân tích các bài viết từ 15 nhóm nhỏ, mỗi nhóm chuyên về một chứng bệnh tâm lý, trong đó bao gồm: tâm thần phân liệt (schizophrenia), trầm cảm, và rối loạn lưỡng cực. Ngoài ra, cũng có những nhóm chuyên về các chủ đề khác như tài chính cá nhân, thể chất, và chăm sóc con cái.

Sau đó, các nhà nghiên cứu đã sử dụng nhiều thuật toán xử lý ngôn ngữ tự nheien khác nhau để đo tần suất xuất hiện các từ có liên quan tới những chủ đề như: rối loạn lo âu, cái chết, sự cô độc, lạm dụng thuốc… rồi tập hợp các bài viết thành từng nhóm giống nhau về các ngôn từ được sử dụng. Điều này đã giúp họ phát hiện được các điểm giống nhau trong bài viết của từng nhóm trước và sau đại dịch, cũng như các điểm khác biệt giữa các nhóm.

Kết quả cho thấy rằng, trong khi đa số các nhóm chỉ bắt đầu viết bài về Covid-19 vào hồi tháng 3, nhóm liên quan tới chứng lo âu đã thực hiện điều này suốt từ tháng 1. Tuy nhiên, theo thời gian, các nhóm còn lại cũng bắt đầu sử dụng ngôn ngữ tương tự như nhóm về lo âu. Ngoài ra, sự khác biệt rõ rệt nhất trong có thể được thấy ở nhóm tài chính cá nhân, với mật độ dùng từ liên quan tới áp lực kinh tế và cảm xúc tiêu cực tăng đặc biệt cao trong khoảng từ tháng 1 tới tháng 4 năm 2020.

Các nhà nghiên cứu cũng đã phát hiện rằng, các nhóm bị ảnh hưởng tiêu cực nhất bởi đại dịch là các nhóm về ADHD (chứng rối loạn tập trung) và các chứng rối loạn ăn uống. Điều này được cho là do sự thiếu đi các hệ thống hỗ trợ thông thường do các sắc lệnh cách ly và giãn cách xã hội, khiến cho người mắc các chứng bệnh này khó kiểm soát được tình trạng của họ. Cụ thể, đã xuất hiện nhiều bài viết nói về việc bị tái phát các triệu chứng chán ăn, do không còn ai để giám sát thói quen ăn uống của người bệnh.

Trong nghiên cứu cũng sử dụng một thuật toán khác để ghép các bài viết thành các nhóm chủ đề như sự cô đơn và lạm dụng thuốc, sau đó theo dõi sự thay đổi của những nhóm này xuyên suốt đại dịch. Kết quả cho thấy, số bài viết về tự tử đã tăng gấp đôi so với trước đại dịch, và các nhóm chịu ảnh hưởng nặng nhất là nhóm có liên quan tới chứng Rối loạn nhân cách ranh giới (BDP) và chứng Rối loạn căng thẳng sau sang chấn (PTSD).

Ngoài ra, trên Reddit cũng đã xuất hiện nhiều chủ đề mới về việc tìm kiếm hỗ trợ tâm lý và tương tác xã hội. Nói về điều này, Talkar chia sẻ: “Chủ đề trong các nhóm reddit này đã xuất hiện một số thay đổi, bởi lẽ con người đang cố thích ứng với hoàn cảnh mới, cũng như tập trung hơn vào việc tìm kiếm sự hỗ trợ khi cần thiết.”

Các nhà nghiên cứu cũng khẳng định rằng, tuy những sự thay đổi trong ngôn từ đo lường được không hoàn toàn phát sinh do đại dịch, sự thay đổi này trong khoảng từ tháng 1 tới tháng 4 năm 2020 lại mạnh hơn rất nhiều so với cùng kỳ năm 2018 và 2019, và do đó không thể phát sinh do những xu hướng thông thường.

Các nguồn lực cho sức khỏe tinh thần

Theo nhóm nghiên cứu, việc phân tích này sẽ giúp các bác sỹ tâm lý phát hiện được những đối tượng bị ảnh hưởng tiêu cực nhất do đại dịch cũng như do các yếu tố gây áp lực khác.

Ngoài ra, nếu được ứng dụng trên thời gian thực ở Reddit và các mạng xã hội khác, thì công nghệ phân tích này sẽ giúp người dùng nhận được hỗ trợ tốt hơn. Ví dụ, họ có thể sẽ được chỉ dẫn tới các nhóm hỗ trợ khác, nhận được các thông tin về điều trị sức khỏe tâm lý, hoặc biết được số hotline đường dây chống tự tử.

Reddit có thể hỗ trợ được cho rất nhiều người mắc bệnh tâm lý – nhiều người trong đó không thể tiếp cận các hỗ trợ chính thức, và phải dựa vào các biện pháp hỗ trợ tìm được trên mạng xã hội này,” Rumker nói.

Trong tương lai, các nhà nghiên cứu dự định sẽ ứng dụng phương thức nhằm phát hiện bệnh tâm lý thông qua các bài viết trên mạng xã hội. Hiện tại, họ đã khởi đầu với việc phát hiện nguy cơ tự tử và chứng PTSD thông qua bài viết trên mạng của các cựu chiến binh.

Nghiên cứu này được tài trợ bởi Viện Sức khỏe quốc gia và Viện nghiên cứu McGovern.

Theo MIT News

Tin liên quan: