Big Data (tạm dịch: dữ liệu lớn) đã trở thành một từ khóa thông dụng trong các diễn đàn học thuật cũng như trong cả những cuộc trò chuyện hàng ngày, ấy vậy không nhiều người thực sự hiểu hết được sự khổng lồ của Big Data. Đi kèm với những cơ hội phát triển trong công nghệ luôn là những bài toán khó trong cách áp dụng thực tiễn. Để giải quyết những thách thức của công cuộc chuyển đổi kỹ thuật số, Học viện YSEALI đã mời Tiến sĩ Sandra Matz, một nhà tâm lý học tính toán (tạm dịch từ thuật ngữ Computational Psychologist) hiện đang giảng dạy tại Đại học Columbia (Hoa Kỳ), để chia sẻ về Big Data trong lĩnh vực Tâm lý học. Là một chuyên gia với nhiều nghiên cứu nổi bật trên diễn đàn khoa học quốc tế, lớp học đặc biệt của tiến sĩ Sandra trong Khóa học Công nghệ & Đổi mới đã mang đến cho các học viên của Học viện YSEALI một cái nhìn tổng quát về những tiến bộ của công nghệ dự toán đám mây thông qua mạng xã hội và vô vàn ứng dụng của chúng trong đời sống thường nhật.
Trong sáu năm trở lại đây, tổng số người dùng hoạt động tích cực trên các trang mạng xã hội đã nhân đôi, từ 2,07 tỉ lên 4,66 tỉ trên toàn thế giới. Xu hướng này càng được thúc đẩy mạnh mẽ bởi đại dịch Covid-19 và các chính sách giãn cách xã hội. Riêng ở Đông Nam Á, tổng số người sử dụng trang Facebook đã tăng gấp năm lần, từ dưới 100 nghìn người dùng năm 2010 lên tới gần nửa tỉ người dùng vào năm nay, 2021.
“Dấu ấn điện tử” (digital footprint) mỗi chúng ta để lại trên mạng xã hội cũng quan trọng như dấu ấn của mỗi cá nhân ngoài đời thực. Tuy nhiên, điểm khác biệt lớn nhất chính là tất cả những “dấu ấn điện tử này” đều được ghi nhận và lưu trữ lâu dài trong những đám mây điện tử, tạo nên nguồn dữ liệu khổng lồ Big Data. Khi lượng người dùng mạng xã hội tăng lên, Big Data cũng được mở rộng theo cấp số nhân. Việc lần theo những “dấu ấn” này có thể dẫn khoa học tới những chân trời khám phá mới, hiểu hơn về tâm lý con người cũng như hành vi xã hội. Phá bỏ những giới hạn của nghiên cứu truyền thống, tiến sĩ Sandra Matz đang tiên phong trong việc khai phá lĩnh vực khoa học tâm lý qua dữ liệu số để mở đường cho những cỗ máy có trí thông minh cảm xúc và kỹ năng xã hội.
PGS Tiến sĩ Sandra Matz hiện là giảng viên tại Đại học Columbia, Hoa Kỳ
Xóa nhòa ranh giới giữa thực và ảo
Internet vạn vật (IoT: Internet of Things) là cầu nối gắn kết con người với nhau, tuy nhiên, tiến sĩ Sandra chỉ ra rằng “cái giá chúng ta phải trả cho sự tiện lợi này chính là bản sắc cá nhân: bỗng nhiên chúng ta chỉ là những con số trong hệ thống dữ liệu khổng lồ.” Các nhà khoa học có thể thu thập rất nhiều điểm thông tin về mỗi người, nhưng ứng dụng để khai thác những thông số đó còn khá sơ khai. Máy học (Machine Learning) và Trí tuệ Nhân tạo (Artificial Intelligence) có thể “đọc” chúng ta qua hàng triệu khía cạnh của những biểu đồ phức tạp, nhưng đó hoàn toàn không phải cách mà con người nhìn nhận và tương tác với nhau. Con người không phải là những con số khô khan: con người có cảm xúc và có những tính cách đặc trưng riêng, và tùy vào tình huống xã hội mà ta sẽ ứng xử khác nhau.
Nền kinh tế số thường bị đánh đồng với việc kinh doanh online, nhưng thực tế thì khái niệm này rộng hơn như thế, bao hàm tất cả những hoạt động kinh doanh dựa trên những thuật toán điện tử. Nếu không có sự liên kết phối hợp chặt chẽ giữa việc thu thập phân tích số liệu thô từ Big Data và “chuyển ngữ” sang những tâm lý và hành vi xã hội cụ thể thì sự cách biệt giữa hiểu biết về danh tính cá nhân giữa thế giới thực và thế giới ảo sẽ tăng theo lũy thừa của sự phát triển công nghệ. Những nghiên cứu của tiến sĩ Sandra về việc phân tích “hồ sơ tâm lý số” chính là chìa khóa để chuyển ngữ những con số khô khan thành những đặc điểm tính cách. Thay vì phải dành nhiều thời gian phỏng vấn trực tiếp để có thể khám phá tính cách mỗi người, những nhà khoa học có thể phân tích những dấu ấn điện tử từ những hoạt động trực tuyến của người dùng để đưa ra những dự đoán về tâm lý họ.
Một nhóm nghiên cứu tại Đại học Cambridge lập ra một thuật toán phân tích những lượt thích trên Facebook để dự đoán tính cách người dùng dựa trên mô hình OCEAN nổi tiếng về năm xu hướng tính cách: tính cởi mở (Openness), tính tận tâm (Conscientiousness), tính hướng ngoại (Extraversion), tính dễ chịu (Agreeableness), và tính nhạy cảm (Neuroticism). Nghiên cứu của họ cho thấy chỉ với 10 lượt thích, thuật toán có thể đưa ra kết luận về tính cách người dùng chính xác hơn cả một người đồng nghiệp. Với 70 lượt thích, dự đoán thu được chuẩn xác như một người bạn, và với 300 lượt thích, thuật toán này còn có thể hiểu tâm lý tính cách người dùng như một người vợ/chồng.
Nghiên cứu này được thực hiện vào năm 2015, khi ấy lượng lượt thích trung bình thu thập được trên Facebook của mỗi người dùng là khoảng 230 lượt. Tính tới hiện tại với tổng số người dùng mạng xã hội ngày càng tăng cao thì lượt thích trung bình cũng đã tăng lên nhiều đáng kể. Thế nhưng, mạng xã hội mới chỉ là một phần rất nhỏ của Internet.
Nắm bắt tâm lý khách hàng qua vài lượt truy cập
Nếu những hoạt động tương tác trên mạng xã hội là phần danh tính mà ta muốn chia sẻ với cộng đồng thì những giao dịch trên thẻ tín dụng, thời lượng sử dụng điện thoại, hoạt động trên đồng hồ thông minh hoặc cả Bluetooth và chức năng chia sẻ vị trí lại lột tả con người ta một cách chân thực nhất. Tổng hợp tất cả những thông tin này có thể tạo nên hàng tỉ điểm dữ liệu về một cá nhân, giúp máy tính dễ dàng “đọc vị” và hiểu rõ con người hơn cả những người thân cận với ta nhất.
Một điểm quan trọng trong nghiên cứu của Tiến sĩ Sandra Matz chính là khả năng “lần theo dấu ấn số” để tìm ra những điểm tâm lý sâu kín nhất của mỗi người, nhằm sử dụng để nâng cao trải nghiệm người dùng, đặt họ vào vị trí trung tâm của mỗi giao dịch và giúp quá trình thương giao trơn tru hơn.
Khác với những năm 1700, thời mà mọi giao dịch đều chỉ gói gọn trong những tương tác trực tiếp tại một vị trí địa lý nhất định, nơi người bán và người mua thực chất là hàng xóm hiểu rõ tính cách nhau, thì hiện nay, chúng ta có thể dễ dàng mua hàng từ phía bên kia quả địa cầu qua vài lượt truy cập đơn giản. Tuy nhiên những giao dịch này lại mất đi tính tương tác cá nhân giữa người với người.
Tiến sĩ Sandra trăn trở: “Chúng ta cần làm gì để có thể mang đến trải nghiệm khách hàng thân cận kiểu quy mô nhỏ như thế kỷ 18 ở một thời đại kinh tế hội nhập với thương mại điện tử rộng mở như ngày nay? Chúng ta cần làm gì để có thể khiến cho người dùng cảm giác như có ai đó phía bên kia màn hình thực sự hiểu được nhu cầu của họ, mặc dù không cần phải tương tác và nói chuyện quá nhiều? Câu trả lời có lẽ sẽ không gây quá bất ngờ đâu – tất cả đều nằm trong việc đọc hiểu dữ liệu.”
Để chứng minh điều này, Sandra đã hợp tác với một nhà phân phối mỹ phẩm ở Anh Quốc để kiểm tra tính hiệu quả của quảng cáo mục tiêu (personality-targeted ads) trong việc thu hút khách hàng và gia tăng doanh số. Cụ thể, họ đã tạo ra hai phiên bản quảng cáo cho cùng một sản phẩm với hai thông điệp và hình ảnh được điều chỉnh phù hợp với tính cách hướng nội hoặc hướng ngoại của người dùng.
Kết quả thu về cho thấy một sự tăng trưởng vượt bậc: doanh số bán được tăng gấp rưỡi đối với những khách hàng nhận được quảng cáo mục tiêu so với doanh số của những khách hàng nhận được quảng cáo không phù hợp với tính cách bản thân. Không chỉ thúc đẩy doanh số, loại hình quảng cáo này còn gia tăng mức độ hài lòng và niềm vui của người tiêu dùng. Một ứng dụng khác của thuật toán này là quảng cáo những sản phẩm khác nhau dựa trên ý thích của khách hàng, và tương tự, mô hình dự báo vẫn hoạt động với xác suất dự đoán chính xác cao. Đây chính là bước nghiên cứu đột phá đưa tên tuổi của Tiến sĩ Sandra Matz lên các tạp chí khoa học hàng đầu thế giới và các hãng thông tấn lớn như Wall Street Journal, Washington Post, BBC và Diễn đàn Kinh tế Thế giới WEF.
Nghiên cứu của PGS. TS. Sandra Matz cho thấy sự chênh lệch doanh thu giữa quảng cáo mục tiêu và quảng cáo bình thường
Quyền lực càng cao, trách nhiệm càng lớn
Chuyển đổi số mang đến sự tiện lợi khi tất cả mọi thứ ta cần tìm kiếm đều dễ dàng và nhanh chóng hiện ra chỉ sau vài lượt truy cập. Tiến sĩ Sandra tin rằng những ứng dụng của IoT là vô hạn và có thể được dùng để phát triển nhiều dịch vụ tốt hơn nhằm phục vụ con người. “Đối với tôi, đây mới chỉ là khởi đầu [của kỷ nguyên công nghệ tâm lý học]” – cô tích cực nhìn nhận về tương lai với nhiều cơ hội phát triển.
Ngoài ứng dụng kinh doanh, sự kết hợp giữa công nghệ và tâm lý học còn có thể dùng cho giáo dục và y học để dự đoán trước những vấn đề của học sinh (triệu chứng chán học), hay bệnh nhân (dấu hiệu trầm cảm) và đưa ra những giải pháp can thiệp kịp thời. Tuy vậy, Big Data cũng mang đến nhiều thách thức về quy chuẩn đạo đức và những câu hỏi hóc búa về quyền riêng tư. Một ví dụ điển hình là cuộc bầu cử Tổng thống Hoa Kỳ năm 2016: Cambridge Analytica đã vướng phải một lùm xùm về vi phạm quyền riêng tư dữ liệu lớn nhất của thời đại. Họ đã bị lên án vì thu thập thông tin cá nhân từ hơn 50 triệu tài khoản Facebook của các cử tri, sử dụng trái phép để gửi những quảng cáo mục tiêu, gây ảnh hưởng đến tâm lý chính trị, và bị cáo buộc làm thay đổi quyết định bầu cử của người dân.
Vấn đề của Big Data là bất cứ ai cũng có thể dễ dàng thu thập digital footprints, từ đó gây ra những mối đe dọa đáng gờm về quyền riêng tư và quyền tự quyết. Chính vì việc thu thập ấy không tốn nhiều chi phí nên các công ty luôn cố gom thật nhiều thông tin nhất có thể và không màng đến vấn đề bảo mật thông tin cho người dùng. Tiến sĩ Sandra nêu bật lên tính cấp thiết của các chính sách quản trị dữ liệu. Một trong số những giải pháp đáng cân nhắc là việc đánh thuế dữ liệu: với mỗi điểm dữ liệu thu thập được, các công ty sẽ phải đóng một phần thuế tương ứng. Cách này có thể buộc họ suy nghĩ kỹ lưỡng hơn về lượng dữ liệu thu thập, và chỉ tập trung vào những thông tin thực sự cần thiết cho những cải tiến đối với sản phẩm/dịch vụ của họ chứ không còn “vơ vét” thông tin người dùng một cách không kiểm soát nữa.
Định luật đầu tiên của Kranzberg tuyên bố rằng “Công nghệ không tốt cũng không xấu, cũng không phải trung lập.” Công nghệ không thể định đoạt quy chuẩn văn hóa và hành vi xã hội, nhưng chắc chắn có một sự ảnh hưởng rất lớn đến xu hướng chung của cộng đồng. Song hành với rất nhiều tiềm năng để phát triển với công nghệ số, từ tăng trưởng kinh tế đến thay đổi đời sống cá nhân và định hướng cộng đồng thì “bên cạnh đó, chúng ta cũng còn rất nhiều thách thức với vấn nạn quyền riêng tư. Hướng phát triển của công nghệ hoàn toàn phụ thuộc vào sự lãnh đạo chính trực, chính là dựa vào các bạn”, Tiến sĩ Sandra Matz gửi gắm trách nhiệm mở lối cho Big Data trong tương lai vào những nhà lãnh đạo trẻ của Học viện YSEALI. Làm thế nào để quản lý Big Data hiệu quả nhất vẫn là một câu hỏi hóc búa còn ngỏ. “Quyền lực càng cao thì trách nhiệm càng lớn. Chúng ta có vô số cơ hội phát triển với Big Data, và tương lai của cơ hội ấy nằm trọn trong cách các bạn định hướng từ bây giờ.”
*** Sandra Matz là Phó Giáo sư David W. Zalaznick tại Trường Kinh doanh Đại học Columbia (Hoa Kỳ). Nhận bằng Tiến sĩ về Tâm lý học từ Đại học Cambridge (Anh Quốc), cô là chuyên gia phân tích hành vi con người bằng cách kết hợp phân tích Big Data. Là một nhà nghiên cứu nổi tiếng, Sandra Matz có hơn 1.700 trích dẫn trên Google Scholar. Nghiên cứu của cô đã tạo ra nhiều tác động lớn cả trong giới học thuật lẫn áp dụng thực tế trong xã hội và đã thu hút sự chú ý của các phương tiện truyền thông lớn như Forbes, BBC, và Inc. Tiến sĩ Sandra Matz đã giành được nhiều giải thưởng danh giá, bao gồm Top những người có ảnh hưởng nhất trong lĩnh vực marketing theo hướng dữ liệu của Data IQ, Top 30 nhà lãnh đạo tư tưởng dưới 30 tuổi của Pacific Standard, Giải thưởng Sáng tạo Accenture và Top 40 giáo sư kinh doanh giỏi nhất dưới 40 tuổi theo xếp hạng của Poets and Quants.
Bảo Trâm
