Trong bối cảnh mạng xã hội ngày càng trở thành một phần không thể thiếu của đời sống, những tác động của nó đến sức khỏe tinh thần đang nhận được sự quan tâm lớn từ cộng đồng và giới nghiên cứu. Từ thực tế đó, nhóm sinh viên Group 04 – Ngành Khoa học dữ liệu và Trí tuệ nhân tạo – Lớp I1.2510.E0 tại FPT Cranes đã phát triển đồ án “Hệ thống phân tích dữ liệu Mạng xã hội & Sức khỏe tinh thần (Social Media & Mental Health Analysis System)” dưới sự hướng dẫn của giảng viên Nguyễn Hạ Vy.

Dự án không chỉ dừng lại ở việc phân tích dữ liệu, mà còn hướng đến việc tạo ra những insight có giá trị phục vụ Digital Wellbeing – một trong những xu hướng quan trọng trong thời đại số.

Bối cảnh và lý do chọn đề tài

Các nghiên cứu gần đây chỉ ra rằng hành vi sử dụng mạng xã hội có mối liên hệ chặt chẽ với các vấn đề như lo âu, căng thẳng và trầm cảm. Tuy nhiên, dữ liệu khảo sát trong lĩnh vực này thường tồn tại nhiều hạn chế như thiếu dữ liệu, nhiễu hoặc không đồng nhất, khiến việc khai thác trở nên khó khăn.

Nhận thấy khoảng trống này, nhóm sinh viên gồm Hoàng Đức Duy (Leader), Tạ Gia Hiển, Lê Gia Bảo và Phùng Bá Dũng đã lựa chọn đề tài nhằm giải quyết bài toán thực tế: biến dữ liệu thô thành insight có ý nghĩa, đồng thời xây dựng một hệ thống phân tích dễ tiếp cận cho cả người không chuyên.

Đây cũng là bước tiếp cận quan trọng để ứng dụng Data Science vào lĩnh vực Mental Health Analytics – nơi công nghệ có thể tạo ra giá trị xã hội rõ rệt.

Mục tiêu xây dựng hệ thống phân tích dữ liệu

Dự án được triển khai với mục tiêu rõ ràng: xây dựng một hệ thống phân tích dữ liệu end-to-end, từ xử lý dữ liệu đến trực quan hóa và khai thác insight. Nhóm tập trung vào việc chuẩn hóa dữ liệu khảo sát, phân tích mối quan hệ giữa hành vi sử dụng mạng xã hội và sức khỏe tinh thần, đồng thời thiết kế dashboard trực quan giúp người dùng dễ dàng tiếp cận và đưa ra quyết định.

Không chỉ là một bài tập học kỳ, hệ thống còn hướng đến khả năng mở rộng cho các bài toán AI/ML trong tương lai.

Quy trình triển khai: Từ dữ liệu thô đến insight

Điểm nổi bật của dự án nằm ở việc xây dựng một pipeline xử lý dữ liệu bài bản và mang tính học thuật cao. Nhóm sử dụng dataset khảo sát Social Media & Mental Health với các biến quan trọng như thời gian sử dụng (screen time), nền tảng (platform), loại nội dung (content type), cùng các chỉ số đánh giá tâm lý như GAD-7 và PHQ-9.

Dữ liệu được xử lý qua nhiều bước như chuẩn hóa văn bản, xử lý giá trị thiếu bằng các phương pháp mean, mode hoặc rule-based, và loại bỏ outlier bằng kỹ thuật IQR kết hợp winsorization. Đặc biệt, nhóm đã thực hiện feature engineering để xây dựng biến tổng hợp mental_health_level, giúp lượng hóa mức độ sức khỏe tinh thần.

Sau khi hoàn thiện pipeline, nhóm tiến hành Exploratory Data Analysis (EDA) với 7 góc nhìn chiến lược, từ correlation heatmap, phân tích hành vi người dùng, đến đánh giá tác động nội dung và giấc ngủ. Tất cả được tích hợp trong một hệ thống dashboard xây dựng bằng Streamlit, kết hợp Plotly để tạo trải nghiệm trực quan và tương tác cao.

Những thách thức và cách nhóm giải quyết

Làm việc với dữ liệu tâm lý chưa bao giờ là dễ dàng. Nhóm đã đối mặt với nhiều khó khăn như dữ liệu thiếu và không đồng nhất, yêu cầu xử lý cẩn trọng để tránh sai lệch kết quả, cũng như bài toán thiết kế dashboard vừa trực quan vừa đảm bảo chiều sâu phân tích.

Để giải quyết, nhóm áp dụng phương pháp xử lý dữ liệu theo từng loại biến, xây dựng logic riêng cho dữ liệu tâm lý và thiết kế dashboard theo hướng storytelling với 7 tab phân tích. Cách tiếp cận này không chỉ giúp hệ thống dễ sử dụng mà còn giữ được tính khoa học trong phân tích.

Điểm nổi bật của sản phẩm hoàn thiện

Hệ thống gây ấn tượng với pipeline xử lý dữ liệu chuẩn hóa, áp dụng logic theo domain Mental Health và khả năng phân tích đa chiều. Dashboard interactive cho phép người dùng khám phá dữ liệu một cách trực quan, trong khi cấu trúc hệ thống vẫn đảm bảo khả năng mở rộng cho các bài toán nâng cao như Machine Learning.

Đây là minh chứng rõ ràng cho năng lực xây dựng hệ thống Data Analytics hoàn chỉnh của sinh viên ngay từ học kỳ đầu tiên.

Thông qua dự án, nhóm sinh viên đã nắm vững kiến thức về Data Preprocessing nâng cao, Exploratory Data Analysis và cách tiếp cận dữ liệu theo domain cụ thể. Đồng thời, các kỹ năng như xây dựng hệ thống end-to-end, tư duy phân tích và làm việc nhóm cũng được nâng cao rõ rệt.

Chia sẻ về hành trình này, Hoàng Đức Duy cho biết: “Dự án giúp mình hiểu rõ mối liên hệ giữa dữ liệu và sức khỏe tinh thần.” Trong khi đó, Tạ Gia Hiển nhấn mạnh việc phát triển tư duy phân tích sâu thông qua hệ thống EDA 7 góc nhìn.

Đánh giá từ giảng viên hướng dẫn

Theo giảng viên Nguyễn Hạ Vy, dự án có nhiều điểm mạnh nổi bật như tính thực tiễn cao, đặc biệt trong lĩnh vực sức khỏe tinh thần; pipeline xử lý dữ liệu logic, chặt chẽ; cùng hệ thống dashboard trực quan, dễ sử dụng.

Bên cạnh đó, giảng viên cũng gợi ý nhóm có thể mở rộng dự án bằng việc tích hợp mô hình Machine Learning, xử lý dữ liệu real-time và tối ưu hiệu năng hệ thống.

Tổng thể, đây được đánh giá là một đồ án xuất sắc, thể hiện rõ năng lực Data Analytics và tiềm năng phát triển thành sản phẩm ứng dụng trong thực tế.

Khi Data Analytics tạo ra giá trị xã hội

Dự án Hệ thống phân tích dữ liệu Mạng xã hội & Sức khỏe tinh thần không chỉ là một bài tập học thuật, mà còn là minh chứng cho việc sinh viên có thể ứng dụng Data Science để giải quyết những vấn đề mang tính xã hội.

Từ việc xử lý dữ liệu thô đến xây dựng hệ thống phân tích hoàn chỉnh, nhóm sinh viên FPT Cranes đã cho thấy khả năng tiếp cận công nghệ theo hướng thực tiễn, đồng thời mở ra tiềm năng ứng dụng trong các lĩnh vực như Digital Wellbeing, Mental Health Analytics và AI.

Đây cũng chính là định hướng đào tạo mà FPT Cranes theo đuổi: học đi đôi với thực hành – làm chủ công nghệ – tạo ra giá trị thực tế.

Cùng xem video demo đồ án nhóm bên dưới nhé!

Nguyễn Phát Tài – Giảng viên FPT Cranes