Thuật toán phát hiện nhu cầu tâm lý trên mạng xã hội

Các nhà nghiên cứu đã phát triển một thuật toán có thể xác định nhu cầu cơ bản của người dùng dựa trên văn bản và hình ảnh mà họ chia sẻ trên mạng xã hội. Các chuyên gia hy vọng công cụ này sẽ giúp các nhà tâm lý học chẩn đoán các vấn đề sức khỏe tâm thần có thể xảy ra.

Chúng ta dành một lượng lớn thời gian để chia sẻ hình ảnh, video hoặc suy nghĩ trên các mạng xã hội như Instagram, Facebook và Twitter. Giờ đây, một nhóm các nhà nghiên cứu từ Đại học Oberta de Catalunya (UOC) đã phát triển một thuật toán nhằm giúp các nhà tâm lý học chẩn đoán các vấn đề sức khỏe tâm thần có thể xảy ra dựa trên nội dung mà mọi người đăng trên các nền tảng này.


Hình minh họa. Nguồn: Pixabay/CC0 Public Domain

Theo Lý thuyết lựa chọn của William Glasser, có năm nhu cầu cơ bản làm trọng tâm cho mọi hành vi của con người: Sinh tồn, Quyền lực, Tự do, Thuộc về và Vui vẻ. Những nhu cầu này thậm chí còn có ảnh hưởng đến những hình ảnh mà chúng ta chọn tải lên trang Instagram của mình. "Cách chúng ta thể hiện bản thân trên phương tiện truyền thông xã hội có thể cung cấp thông tin hữu ích về hành vi, tính cách, quan điểm, động cơ và nhu cầu", nhà khoa học máy tính Mohammad Mahdi Dehsodas tại UOC, người dẫn đầu nghiên cứu, và là thành viên Nhóm AI vì sức khỏe con người (AIWELL), giải thích.

Nhóm Dehsodas dành hai năm để nghiên cứu mô hình học sâu xác định năm nhu cầu được Glasser mô tả, dựa trên dữ liệu đa phương thức như hình ảnh, văn bản, tiểu sử và vị trí địa lý. Trong nghiên cứu mới công bố trên tạp chí IEEE Trans Transaction on Affective Computing, 86 hồ sơ trên Instagram, bằng tiếng Tây Ban Nha và tiếng Ba Tư, đã được phân tích.

Dựa trên mạng nơ ron và cơ sở dữ liệu, các chuyên gia đã đào tạo một thuật toán để xác định nội dung của hình ảnh và phân loại nội dung văn bản bằng cách gán các nhãn khác nhau do các nhà tâm lý học đề xuất, và đối chiếu kết quả với cơ sở dữ liệu chứa hơn 30.000 hình ảnh, chú thích và nhận xét.

Mỗi lựa chọn chúng ta đưa ra đáp ứng nhiều hơn một nhu cầu cơ bản, và cách tiếp cận đa nhãn của nghiên cứu này rất hữu ích. Nhóm nghiên cứu sử dụng một ví dụ để giải thích điều này: "Hãy tưởng tượng rằng một người đi xe đạp trên núi và khi lên đến trên đỉnh, họ có thể chọn giữa chụp ảnh tự sướng và ảnh nhóm. Nếu họ chọn ảnh tự chụp, chúng tôi cho rằng họ cần Sức mạnh, nhưng nếu họ chọn ảnh nhóm, chúng tôi có thể kết luận rằng người đó không chỉ tìm kiếm niềm vui mà đạp xe còn là cách để đáp ứng nhu cầu của họ về Thuộc về."

Ngoài ra, nghiên cứu chỉ phân tích các hồ sơ được phân tích thuộc về những người giao tiếp bằng hai ngôn ngữ để tránh sự sai lệch về văn hóa. Họ lưu ý: "Nghiên cứu dữ liệu từ các mạng xã hội của người dùng không nói tiếng Anh có thể giúp xây dựng các công cụ và mô hình đa dạng và toàn diện để giải quyết các vấn đề sức khỏe tâm thần ở những người có nền tảng văn hóa hoặc ngôn ngữ khác nhau".

Các tác giả tin rằng nghiên cứu của họ có thể giúp cải thiện các biện pháp phòng ngừa, từ nhận dạng đến cải thiện điều trị khi một người được chẩn đoán mắc chứng rối loạn sức khỏe tâm thần.

Nguồn: https://techxplore.com/news/2022-05-algorithm-unhappiness-social-networks.html