Chuyển đổi số đang làm trầm trọng thêm bất bình đẳng xã hội như thế nào

Một góc nhìn về bất bình đẳng kỹ thuật số, dẫn đến bất bình đẳng xã hội của GS Alexander van Deursen, ĐH Twente, Hà Lan. Qua những câu chuyện, ví dụ chúng ta có thể thấy chúng ta ở đâu đó, vào lúc nào đó cũng như vậy.

Bài gốc trên website của ĐH Twente, Hà Lan.

Chúng ta sống trong một thế giới mà hầu hết mọi người đều trực tuyến. Internet là nguồn thông tin gần như vô tận, là không gian để chúng ta giữ liên lạc với những người thân yêu và là nơi chúng ta làm việc và tiêu dùng. Nhưng nếu bạn không có quyền truy cập internet, vì thiếu động lực, thiếu kỹ năng hoặc không có máy tính thì sao? Bất bình đẳng kỹ thuật số làm tăng khoảng cách xã hội giữa mọi người và thậm chí có thể dẫn đến sự loại trừ ai đó. Alexander van Deursen, giáo sư khoa học truyền thông tại Đại học Twente, Hà Lan đang nghiên cứu nguyên nhân phát sinh bất bình đẳng kỹ thuật số và cách chúng ta có thể chống lại nó.

Tác giả: Roel van der Heijden

Kim sử dụng Internet như một tạp chí hào nhoáng vô tận, nơi cô có thể tìm thấy câu trả lời cho mọi câu hỏi của mình về sức khỏe và các mối quan hệ. Điều đó khiến cô cảm thấy tự tin hơn. Willem dành vài giờ mỗi ngày trên YouTube và Facebook, nơi anh cảm thấy được lắng nghe bởi những người cùng tư tưởng, chí hướng. Anh ấy có thể đối phó với sự thất vọng của mình, nếu nó phát sinh, theo cách đó. Amina có một chiếc máy tính bảng mà các con của cô ấy có thể sử dụng để tra cứu thông tin. Bằng cách đó, bọn trẻ theo kịp việc học tại trường trường và học nhanh hơn.

Tuy nhiên, với tất cả những gì đang đọc, Kim cũng luôn tìm kiếm chế độ ăn kiêng phù hợp mà cô ấy không thể tìm thấy. Willem bắt đầu tin vào các thuyết âm mưu và ngày càng vướng vào ảo tưởng của chính mình. Trong cuộc khủng hoảng vi-rút corona, một máy tính bảng được chứng minh là không đủ cho ba đứa con của Amina. Các con của cô hiện đã bị tụt lại phía sau ở trường học.

Công nghệ mới có thể có những tác động tích cực cũng như tiêu cực. Làm thế nào để bạn ngăn chặn các khía cạnh tiêu cực có thể chiếm thế thượng phong? Ngoài ra, làm thế nào để bạn tránh được những yếu tố tiêu cực chủ yếu ảnh hưởng đến một nhóm người cụ thể trong xã hội? Các ví dụ trên được lấy từ bài giảng mở đầu của GS Alexander van Deursen với tựa đề ‘Nghịch lý bao trùm kỹ thuật số’ vào ngày 13/4/2023. Giáo sư Alexander van Deursen giữ ghế chủ tịch ‘Bất bình đẳng kỹ thuật số’ trong Bộ môn khoa học truyền thông tại Khoa Khoa học Hành vi, Quản lý và Xã hội của Đại học Twente. Ông là người sáng lập và giám đốc của Trung tâm Hòa nhập Kỹ thuật số tại khoa này. 

Các ví dụ minh họa những hệ quả sâu rộng của quá trình chuyển đổi số. Nắm vững các kỹ năng kỹ thuật số hiện là một phần thiết yếu trong cuộc sống hàng ngày của chúng ta. Điều đó không chỉ bao gồm các kỹ năng cơ bản để vận hành máy tính. Điều quan trọng không kém là mọi người sử dụng công nghệ một cách có trách nhiệm và họ có thể cảm nhận được những cạm bẫy. Nghiên cứu của GS Van Deursen tập trung vào nguyên nhân và hậu quả của bất bình đẳng kỹ thuật số, thường xuất phát từ vị trí của một cá nhân trong xã hội và các nguồn tài nguyên mà họ có quyền truy cập. Trình độ học vấn, thu nhập, sức khỏe, trình độ biết chữ hoặc mạng lưới xã hội là những ví dụ về các yếu tố tác động.

CHATGPT

Phạm vi và chiều sâu của các khả năng kỹ thuật số đang gia tăng nhanh chóng. Để chứng minh điều này, GS Van Deursen đã nhờ ChatGPT, một mô hình ngôn ngữ tiên tiến sử dụng trí tuệ nhân tạo để tạo ra văn bản trôi chảy theo yêu cầu, viết bài giảng mở đầu cho ông. Kết quả là tuyệt vời, ông cho biết. Mặc dù những công nghệ mới như vậy mang lại nhiều cơ hội, nhưng ngày càng có một nhóm nhỏ người được định vị để gặt hái những lợi ích. “Những thành viên thiệt thòi trong xã hội được hưởng lợi tương đối ít hơn từ những phát triển này, đồng thời, họ cũng là những người có nhiều khả năng bị ảnh hưởng bởi những trải nghiệm tiêu cực.”

Alexander van Deursen

Những thành viên thiệt thòi trong xã hội được hưởng lợi tương đối ít hơn từ những phát triển này, đồng thời, họ cũng là những người có nhiều khả năng bị ảnh hưởng bởi những trải nghiệm tiêu cực.

– Alexander van Deursen.

Trong bài diễn văn mở đầu của mình, ông đưa ra một số ví dụ về những cạm bẫy kỹ thuật số, bao gồm sắp xếp theo thuật toán (vốn là cơ sở phát sinh vụ bê bối trợ cấp chăm sóc trẻ em ở Hà Lan), các hệ thống tín dụng đáng ngờ, phòng phản hồi trên mạng xã hội, vi phạm quyền riêng tư, nhưng cũng là chứng nghiện mạng xã hội, các vấn đề về khoảng chú ý và rối loạn nhân cách. “Những rủi ro là có thật, và những mối nguy hiểm đang gia tăng. Quy định pháp luật để khắc phục các khía cạnh tiêu cực của công nghệ thường đi sau thực tiễn.”

CÁC THIẾT BỊ THÔNG MINH, NHƯNG QUYẾT ĐỊNH KHÔNG SÁNG SUỐT

Chuyển đổi số tiếp tục len lỏi sâu hơn vào cuộc sống của chúng ta thông qua các thiết bị chúng ta sử dụng ở nhà, tại nơi làm việc và trên đường đi. Chúng ta có nhiều thiết bị thông minh như máy điều nhiệt, thiết bị đeo, tivi, lò nướng và thậm chí cả tất trẻ em. Hệ thống Internet of Things (internet vạn vật – IoTs) phức tạp đang phát triển nhanh chóng. Nó nhằm làm cho cuộc sống dễ dàng hơn, bền vững hơn hoặc an toàn hơn cho tất cả chúng ta và sẽ giúp chúng ta đưa ra quyết định đúng đắn, chẳng hạn như về sức khỏe hoặc tính bền vững. GS Van Deursen nói: “Tuy nhiên, nghiên cứu của chúng tôi chỉ ra rằng hệ thống này không cải thiện quá trình ra quyết định của nhiều người. “Mọi người cảm thấy khó đánh giá một quyết định được đưa ra bởi một hệ thống. Sử dụng các thiết bị thông minh thường không dẫn đến hành vi bền vững, mặc dù đó là ý định.”

CẦN NHIỀU HƠN LÀ CHỈ TẶNG LAPTOP

Chuyển đổi số thường được coi là một điều tốt cho tất cả mọi người. Tuy nhiên, những tác động tiêu cực cũng có thể lấn át những kết quả tích cực. GS Alexander van Deursen đưa ra thuật ngữ “nghịch lý bao trùm kỹ thuật số” (digital inclusion paradox).

Làm thế nào để chúng ta giải quyết điều này? GS Van Deursen nói rằng bất bình đẳng kỹ thuật số đang ngày càng được chú ý và nó chiếm vị trí cao trong chương trình nghị sự chính trị. “Nhiều sáng kiến ​​tập trung vào việc đưa mọi người lên mạng, từ việc tổ chức các khóa học đến phát máy tính xách tay. Ý tưởng là sau đó mọi thứ sẽ ổn khi mọi người có thể xử lý công nghệ. Nhưng việc sử dụng ngày càng trở nên quan trọng. Ví dụ: hiểu được rằng bạn không nên chia sẻ thông tin của mình với bất kỳ ai hoặc không phải tất cả tin tức trực tuyến đều là sự thật. Theo nghĩa đó, điều quan trọng không chỉ là phát huy những tác động tích cực mà còn phải tránh những hậu quả tiêu cực của công nghệ.”

TĂNG KHẢ NĂNG PHỤC HỒI

Làm cho mọi người trở nên ‘kiên cường kỹ thuật số’ nên bắt đầu từ trường học, tốt nhất là càng sớm càng tốt. Theo GS Van Deursen, người lớn cũng nên được đào tạo thông qua các khóa học hoặc lớp học cộng đồng hoặc thư viện chẳng hạn.

GS Van Deursen cho biết trách nhiệm đối với việc quy định liên quan sử dụng kỹ thuật số của chúng ta thuộc về chính phủ, nhưng cũng rõ ràng thuộc về các nhà sản xuất công nghệ. Ví dụ: lấy các điều khoản và điều kiện mà chúng tôi buộc phải hiểu để sử dụng một số thiết bị hoặc dịch vụ nhất định. “Nhiều người cảm thấy không thể đọc hết và hiểu ba mươi sáu trang ‘ngôn ngữ pháp lý’. Chúng ta thường chấp nhận điều này (coi nó không cần thiết). Tuy nhiên, do số lượng dữ liệu cá nhân được thu thập ngày càng tăng, chúng ta cần hiểu điều gì xảy ra với thông tin cá nhân và ai có thể truy cập thông tin cá nhân. Điều này rất quan trọng đối với quyền riêng tư, bảo mật và tự do của chúng ta. Theo nghĩa đó, việc hiểu các điều khoản và điều kiện sử dụng nên được quan tâm đúng mức.

8 GIAI ĐOẠN TRONG VÒNG ĐỜI DỮ LIỆU

Không có hai dự án dữ liệu nào giống hệt nhau. Tuy nhiên các dự án dữ liệu có xu hướng tuân theo cùng một chu trình.

Subscribe to continue reading

Subscribe to get access to the rest of this post and other subscriber-only content.

4 VÍ DỤ VỀ PHÂN TÍCH KINH DOANH TRONG THỰC TẾ

Bài viết này về một số ứng dụng gần đây của phân tích dữ liệu trong thế giới kinh doanh. Bài viết hé lộ cách thức các tập đoàn sử dụng các hiểu biết từ dữ liệu để tối ưu quá trình ra quyết định của họ.

Subscribe to continue reading

Subscribe to get access to the rest of this post and other subscriber-only content.

Các khóa học về phân tích dữ liệu

Dưới đây là một số khóa học về phân tích dữ liệu, khoa học dữ liệu. Danh sách này sẽ luôn được tác giả cập nhật. Bạn đọc có thông tin về khóa học khác có thể cung cấp cho tác giả để cập nhật cho đông đảo bạn đọc khác tham khảo.

Coursera:

Foundations: Data, Data, Everywhere, Google. Đây là khóa học nền tảng cho chuỗi các khóa học về phân tích dữ liệu (professional certificate) của Google trên Coursera.

Chuỗi khóa học về Data analytics của IBM.

Khóa học Giới thiệu về Khoa học dữ liệu của IBM.

Chuỗi khóa học chuyên gia khoa học dữ liệu (professional certificate) của IBM.

Data Science Fundamentals with Python and SQL Specialization (gồm 5 khóa học cung cấp bởi IBM).

Survey Data Collection and Analytics Specialization (gồm 7 khóa học cung cấp bởi ĐH Michigan & ĐH Maryland, College Park).

Others:

Introduction to Business Analytics, Harvard Business School.

Phân biệt Data Analytics với Data Analysis

Data Analytics và Data Analysis đều có thể dịch là “Phân tích dữ liệu”. Tuy nhiên về “kỹ thuật” thì Analytics khác với Analysis.

Data Analytics và Data Analysis đều có thể dịch là “Phân tích dữ liệu”. Tuy nhiên về “kỹ thuật” thì Analytics khác với Analysis.

Theo định nghĩa trong từ điển:

Analysis – detailed examination of the elements or structure of something: kiểm tra chi tiết các yếu tố hoặc cấu trúc của một cái gì đó

Analytics – the systematic computational analysis of data or statistics: phân tích tính toán có hệ thống về dữ liệu hoặc thống kê

Như vậy Analysis có thể thực hiện mà không cần dữ liệu hay con số, ví dụ phân tích kinh doanh (business analysis) hay phân tích tâm lý (psycho analysis); còn Analytics, ngay cả không có từ “data” đứng đằng trước cũng hầu như luôn luôn ngụ ý việc sử dụng dữ liệu để thực hiện các thao tác tính toán và suy luận số.

Một số chuyên gia thậm chí còn nói rằng Data Analysis dựa trên các suy luận dựa trên dữ liệu lịch sử, trong khi Data Analytics là để dự đoán hiệu suất trong tương lai.

Phương pháp Taguchi

Phương pháp kiểm soát chất lượng Taguchi là cách tiếp cận kĩ thuật nhấn mạnh vai trò của nghiên cứu và phát triển, thiết kế và phát triển sản phẩm trong việc giảm sự xuất hiện của sản phẩm lỗi và hỏng hóc trong hàng hóa được sản xuất.

Phương pháp Taguchi (Taguchi Method)

Phương pháp kiểm soát chất lượng Taguchi là cách tiếp cận kĩ thuật nhấn mạnh vai trò của nghiên cứu và phát triển, thiết kế và phát triển sản phẩm trong việc giảm sự xuất hiện của sản phẩm lỗi và hỏng hóc trong hàng hóa được sản xuất.

Phương pháp này được đề xuất bởi kĩ sư và nhà thống kê người Nhật Genichi Taguchi, cho rằng trong kiểm soát chất lượng, công việc thiết kế quan trọng hơn quá trình sản xuất, nhằm loại bỏ sai sóttrong sản xuất trước khi chúng có thể xảy ra.

Key takeaways
> Trong kỹ thuật, phương pháp kiểm soát chất lượng của Taguchi tập trung vào thiết kế và phát triển để tạo ra các sản phẩm hiệu quả, đáng tin cậy.
> Người sáng lập của nó, Genichi Taguchi, coi thiết kế quan trọng hơn quá trình sản xuất trong việc kiểm soát chất lượng và tìm cách loại bỏ những sai lệch trong sản xuất trước khi chúng có thể xảy ra.
> Các công ty như Toyota, Ford, Boeing và Xerox đã áp dụng phương pháp này.

Áp dụng trong quản lý dự án
Có thể dùng các chỉ số (index) về chất lượng đề xuất bởi phương pháp Taguchi để tích hợp vào các kỹ thuật kiểm soát dự án như Quản lý giá trị thu được (Earned Value Management – EVM).

Nguồn tham khảo:
[1] Investopedia
[2] Vietnambiz