pegasus3390
Well-Known Member
Người ta một lần nữa lại dự đoán sai. Mặc dù hầu hết các ý kiến đưa ra cũng như dự đoán nói rằng Hilary Clinton sẽ đánh bại Donald Trump trong kỳ bầu cử Mỹ vừa rồi, tuy nhiên điều ngược lại đã xảy ra. Tất nhiên mọi người đều có thể nói rằng những thông tin thu thập được là chính xác bởi thực tế thì Clinton đã thắng số phiếu phổ thông, tuy nhiên sau tất cả Trump vẫn là tổng thống.
Tuy nhiên thực tế theo như những thăm dò bỏ phiếu được thực hiện trên các bang thì chỉ có 29% cơ hội Trump sẽ thắng cuộc. Vậy tại sao số lượng người bỏ phiếu cho đảng Cộng Hòa lại bị đánh giá rất thấp như vậy.
Tại sao những người bỏ phiếu cho Trump lại nói dối khi thăm dò? Có phải những dự báo dựa trên những dữ liệu bị sai? Và có phải những công nghệ mới đang dần “hiểu” hơn người dùng lại đang đối mặt với việc mất uy tín?
Cách thăm dò ý kiến bỏ phiếu?
Việc thăm dò ý kiến bỏ phiếu thực ra là việc loại suy xu hướng thông qua việc đánh giá một số lượng mẫu tương đối nhỏ. Những người thăm dò hỏi thăm mọi người về việc họ dự định bầu chọn cho ai hoặc họ đã bầu cho ai và các thuật toán được áp dụng để tạo nên một hình ảnh tổng quát về lựa chọn của người dân trên toàn quốc.
Trong một quốc gia có đến 231 triệu người bỏ phiếu tiềm năng (thực tế là có khoảng 100 triệu người không chịu đi bầu) thì mọi thứ sẽ có xu hướng dựa vào những giả định hơn là dữ liệu thực tế. Và khi người đi bầu thay đổi thì cũng rất khó để dự đoán. Và sẽ chẳng có dự liệu thực sự nào cho đến sau ngày bầu cử.
Những thăm dò này lại được các phương tiện truyền thông quan trọng hóa khi nói về việc người ta sẽ bầu chọn bên nào dù thông tin này sẽ bao gồm cả những người không quan tâm đến việc bỏ phiếu hay không, điều này dẫn đến việc họ có khả năng sẽ thay đổi lựa chọn của mình.
Dữ liệu bị giới hạn
Công cụ machine đã được sử dụng khi dự đoán kết quả bầu cử. Đó là một phần trong việc phân tích thống kê tiêu chuẩn. Đối với các nhà phân tích thì yếu tố tối quan trọng chính là số lượng dữ liệu để có thể chạy các thuật toán và dự đoán. Và với dự liệu hiện nay thì chúng cực kỳ hạn chế để có thể đưa ra các dự báo chính xác và điều này khiến phải cần thêm yếu tố con người và đồng nghĩa với việc gia tăng tính thiên vị trong kết quả.
Mạng xã hội và việc phân tích tâm lý
Nguồn dự liệu “mới” đến từ các mạng xã hội dường như trở thành một công cụ mới mẻ cho các nhà thăm do để theo dõi được những thay đổi về quan điểm. Và việc này chủ yếu sử dụng việc phân tích tâm lý, khi người dùng viết nội dung quan điểm của mình trên Twitter hoặc Facebook, chúng ta dễ dàng để theo trích xuất được các tái độ tích cực, tiêu cực lẫn trung hòa. Tất nhiên việc khảo sát thông qua Twitter để dự đoán kết quả bầu cử là không chính thống, tuy nhien nó có thể dùng để cải thiện các hình mẫu thống kê thuần túy thông qua đưa thêm các góc độ khác nhau.
Ví dụ, BJSS SPARCK đã phân tích 14 triệu lượt tweet trước khi bầu cử và dự đoán chính xác kết quả, tiết lộ cho thấy 7 trên 10 tweet trong 4 tuần trước khi bầu cử nghiêng về phía Trump
Simon Sear cho biết, khi người ta sử dụng các mạng xã hội, người ta trở nên ít phòng thủ về vấn đề đảng phái chính trị hơn. Ngôn ngữ được sử dụng cũng ít chọn lọc hơn, đồng thời họ sẽ “like” nội dung xuất hiện trước mặt họ, theo dõi những người và tổ chức đại diện cho giá trị của họ… khác biệt hoàn toàn so với những gì họ phải thừa nhận một cách lúng túng trước những phán xét có thể có của những người thăm dò.
Machine learning và AI
Việc phân tích tâm lý lại cần có nhiều hoạt động đòi hỏi việc tính toán rất nhiều. Có ba cách để cải thiện những dự đoán đól à mô hình tốt hơn, dữ liệu tốt hơn và nhiều dữ liệu hơn. Vấn đề chính là việc dữ liệu từ các mạng xã hội hiện nay đang bùng nổ với số lượng lớn và việc sử dụng machine learning là cực kỳ cần thiết để có thể dự đoán ở quy mô lớn.
Bởi vì sức mạnh tính toán hiện nay đang tăng lên rất mạnh với sự ra đời của các siêu máy tính trên nền tảng đám mây, việc đỏi hỏi phải phân tích nhiều dữ liệu hơn nữa không phải là một rào cản lớn. Các thiết bị điện toán có thể rất hiệu quả, chính xác và nhanh chóng trong việc thu thập hàng triệu dòng tweet, post hoặc tương tự và chạy các phân tích về tâm lý để có thể biết được người ta thích hoặc không thích, từ đó tăng tính chính xác của các dự đoán”
Trong cuộc trưng cầu dân ý xem nước Anh có rời khỏi Liên minh Châu Âu EU hay không thì công nghệ nhận thức của công ty Expert System và đại học Aberdeen đã phân tích mẫu 5.000 dòng tweet thu thập trong khoảng ngày 20 và 21/6. Và nó đã tìm ra rằng có 64.75% tweet từ Anh ủng hộ việc rời khỏi EU. Kết quả này vượt khoảng 10% so với kết quả thực tế và điều này cho thấy một kết luận hiển nhiên rằng những người ủng hộ việc rời khỏi EU có phần hoạt động Tweeter tích cực hơn.
Vấn đề về “những người bầu chọn mắc cỡ”
Điều gì xảy ra nếu người ta lừa đối những người thăm dò hay quyết định bầu chọn dù họ không quan tâm đến kết quả? Điều đầu tiên sẽ đưa sai thông tin vào mô hình trong khi điều thứ hai sẽ không được tính là dữ liệu. Điều này dẫn đến việc những người thăm dò phải đối mặt với vấn đề được gọi là “những người bầu chọn mắc cỡ” những khường không muốn nói về người họ sẽ bầu chọn bởi vì họ sợ hoặc cảm thấy ngại.
Nhóm người bầu chọn này chính là nguyên nhân lớn nhất dẫn đến sự độc lập của Scotland, Anh rời khỏi Liên Minh Châu Âu cũng như thành công đầy bất ngờ của Trump. Những người thăm dò cần phải có một giải pháp toàn diện hơn, một hệ thống có thể theo dõi hàng triệu các nội dung riêng lẻ trên các cộng đồng như Twitter, Facebook, Google và YouTube đồng thời theo dõi liên tục tính liên kết cộng đồng cũng như ấn tượng của họ về ứng viên, một hệ thống không ngừng nghỉ.
Câu hỏi đặt ra là nếu mạng xã hội có thể dự đoán được kết quả bầu cử, vậy tại sao phải cần đến bầu cử?
Biên độ nhỏ
Mặc dù là một trong những nhà thăm dò đưa ra kết quả sai lệch, nhưng Nate Silver đã chỉ ra những khó khăn trong việc dự báo kết quả bầu cử trong bài blog sau khi bầu cử về việc điều gì xảy ra nếu chỉ 1% người bầu chuyển từ Trump sang Clinton. Và việc này sẽ tạo ra được đến 2% trong kết quả chung cuộc nghĩa là Clinton sẽ đạt được đến 307 phiếu đại cử tri và bà sẽ thắng số phiếu phổ thông từ 3-4%, tương đương với tỷ lệ thắng cuối cùng mà Obama đã chiến thắng vào năm 2012.
Sự chênh lệch là rất nhỏ trong việc dự đoán những người bầu cử, nhưng việc phân tích tâm lý vói việc theo dõi thường xuyên về quan điểm của cộng đồng có thể tạo ra sự lo sợ về kết quả bầu cử được tạo ra từ công nghệ. Bởi nếu các mạng xã hội có thể sử dụng để dự đoán kết quả bầu cử, tại sao không dungf nó để tự động bầu cho ứng viên tổng thống hay quyết định rời khỏi liên minh? Thậm thí sử dụng nó để xử lý các vấn đề gây tranh cãi trong công ty.
Các chuyên gia nói rằng chúng ta sẽ sớm có thể tìm được kết quả bầu chọn một cách cực kỳ chính xác. Và cũng như việc chúng ta nghe nhạc hoặc đọc tin tức theo các gợi ý từ thuật toán, có thể sẽ có một ngày việc bầu cử sẽ trở nên không còn phù hợp trong tương lai.
