Trong khi những trang sức lộng lẫy thường là cách để một người nâng mình lên so với những người xung quanh, một nghiên cứu gần đây phát hiện ra rằng loại ô tô trong một cộng đồng cũng có thể hé lộ mức thu nhập, nhân khẩu học và mức độ bất bình đẳng ở khu vực đó.
Ví dụ, một khu vực mà càng có nhiều xe ngoại, thu nhập trung bình ở khu vực đó càng cao.
Điều này không có gì ngạc nhiên, nhưng điều ngạc nhiên là phát hiện này được tìm ra bởi thuật toán của Google Street View.
Cách tiếp cận mới này mang lại nhiều tiềm năng cho việc thu thập dữ liệu lớn về thu nhập trong tương lai.
Nghiên cứu tiến hành bởi Đại học Stanford ở California được công bố hồi tháng 12/2017. Nhóm nghiên cứu đã xây dựng thuật toán dựa theo 50 triệu hình ảnh từ Google Street View từ 200 thành phố của Mỹ.
Thuật toán dựa trên năm đăng ký, mẫu xe và chất liệu của mỗi xe trong từng hình ảnh kể cả khi bị che khuất hay chụp từ góc khuất.
Tiếp đó, các kết quả được so sánh với dữ liệu từ Khảo sát American Community – nghiên cứu với chi phí 250 triệu đô la, đến cửa từng nhà để thu nhập dữ liệu các loại, từ về giới tính, giáo dục, thất nghiệp cho đến lựa chọn bầu cử.
Qua so sánh, các nhà nghiên cứu đã có thể dự đoán chính xác một loạt các đặc điểm throng vấn đề như thu nhập, chủng tộc, quan điểm chính trị từ các loại xe trong một cộng đồng dân cư.
Một chiếc xe của Google Street View tại Vienna hồi tháng 7/2017
Nghiên cứu chỉ ra rằng xe Đức và Nhật (đặc biệt là Lexus) được tìm thấy ở khu vực có thu nhập trung bình thuộc mức cao, trong lúc xe Mỹ nội địa như Buicks, Oldsmobiles và Dodges thường ở khu vực có thu nhập trung bình thấp hơn.
Sử dụng trí thông minh nhân tạo để phân tích hình ảnh trên Street View có thể giúp xác định khu vực có bất bình đẳng nhất một cách nhanh chóng và tiết kiệm.
Ví dụ, Chicago là nơi có khoảng cách thu nhập rõ rệt nhất với các loại xe ô tô rẻ tiền và xe đắt tiền được phân biệt rõ ràng trên các bãi đỗ xe khắp thành phố. Các thành phố khác như Jacksonville, Florida có khoảng cách thu nhập đều hơn qua sự phân bố xe ô tô.
Đây là một vấn đề lớn vì khảo sát và thống kê thường cho rằng thu thập những loại dữ liệu như chủng tộc, quan điểm chính trị là một công việc cần nhiều sức lực, đắt đỏ và tốn thời gian.
Bà Timnit Gebru, trưởng nhóm nghiên cứu, cho biết từ khi nghiên cứu được công bố, nhóm đã được các nhà nghiên cứu chính trị liên lạc để sử dụng dữ liệu.
“[Họ] có thể cập nhật vào thông tin chúng tôi có về xe hơi để có được kết quả chính xác và kịp thời về điều tra dân số,” bà viết trong một email.
Google cũng thuê người đi dọc các phố, những nơi xe hơi không vào được, để chụp các hình ảnh cho dịch vụ Street View
Trong khi các phát hiện xác nhận rằng loại xe bạn đi có thể nói một số điều nhất định về bạn như giàu có hay tầng lớp xã hội, nhưng bà Gebru nói cũng có những điểm đặc trưng cần lưu ý.
“Tôi không nghĩ là tất cả các quốc gia đều có mối quan hệ giữa xe và người như ở Mỹ,” bà nói.
“Ở nhiều nước khác, có thể có mối quan hệ giữa một số loại vải mặc trên người với đặc điểm văn hóa.”
“Điều mà tôi muốn mọi người thu thập được từ nghiên cứu này không phải là mối quan hệ giữa người và xe mà là việc các nhà khoa học xã hội đã có thể dùng hình ảnh để nghiên cứu về văn hóa,” bà nói.
Học hỏi từ dữ liệu do máy móc thu thập, như cách mà bà và nhóm của mình sử dụng, có thể đóng vai trò hỗ trợ cho khảo sát dân số truyền thống.
Bên ngoài vấn đề về tiền và bất bình đẳng, nhiều quốc gia đang tìm cách dùng Al và hình ảnh công cộng như Google Street View để hiểu hơn về con người sống ở đó theo như cách mà khảo sát truyền thống vẫn làm.
Chẳng hạn như một nhà nghiên cứu sức khỏe Canada đã phân tích hình ảnh của Google Street View để nghiên sự tương quan giữa một số loại bệnh và mức độ ô nhiễm và cây cối ở một số khu vực.
Trong một thế giới mà nhiều công ty công nghệ đang bao phủ trên cuộc sống của chúng ta, các thông tin như nhà cửa, xe, lương và các bí mật của chúng ta có thể tiếp cận dễ dàng hơn chúng ta nghĩ.
Bryan Lufkin
BBC Capital
Link tiếng Anh:
No comments:
Post a Comment