NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆUInternet hiểu người dùng hơn cả bạn đời của họ
Các dấu vết trên mạng và thiết bị số có thể cho các nhà quảng cáo nắm bắt tâm lý, tâm trạng và cảm xúc hiện tại của người dùng.
ApplyMagicSauce (nước sốt ma thuật) là trang web có khả năng đoán tính cách của người dùng thông qua các dữ liệu họ cung cấp. Đó có thể là văn bản như e-mail hoặc blog, hay các thông tin (không phải dữ liệu riêng tư) về hoạt động trên mạng xã hội. Hệ thống sẽ cung cấp một biểu đồ tâm lý chi tiết, hoặc hồ sơ cá nhân bao gồm tuổi và giới tính giả định cũng như dự đoán việc người dùng có lo lắng hay dễ bị căng thẳng không. Bên cạnh đó là một số khía cạnh về tính cách, như có dễ thỏa hiệp hay nhượng bộ, thuộc kiểu người bảo thủ hay tự do.
Mặc dù mang tính giải trí là chính, thuật toán được sử dụng ở đây có thể rút ra các suy luận về tính cách của người dựa trên các "dấu vết kỹ thuật số" họ để lại trên mạng. Nó cũng gợi mở một khả năng là bất kỳ ai theo dõi các hoạt động kỹ thuật số của người dùng cũng có thể hiểu rõ về tính cách, tâm lý của họ. Không quá rõ ràng như việc xâm phạm quyền riêng tư về thông tin cá nhân hay hình ảnh, chúng vẫn có thể bị khai thác để thao túng, thông qua những gì họ mua sắm hay cách lựa chọn ứng viên nào để bỏ phiếu bầu tổng thống.
 |
|
Biểu cảm gương mặt và tâm trạng người dùng trên mạng Internet cũng có thể là dữ liệu bị khai thác. |
Năm 2015, David Stillwell và Youyou Wu của Đại học Cambridge và Michal Kosinski của Đại học Stanford đã chứng minh được các thuật toán có thể đánh giá tính cách của con người qua những gì họ bấm "Like" trên Facebook, theo những gì các nhà tâm lý học gọi là mô hình Big Five. Năm yếu tố cốt lõi này là sự hướng ngoại, sự dễ chịu, sự cởi mở, sự tận tâm và sự nhạy cảm. Mức độ trong các mô tả về những yếu tố này sẽ nói lên tính cách một con người là thế nào.
Nghiên cứu được thực hiện từ việc điều tra dữ liệu của hơn 70.000 người dùng trên Facebook. Tất cả những người tham gia trước đó đã điền vào một bảng câu hỏi về tính cách, đồng nghĩa với việc hồ sơ Big Five của họ đã được xây dựng. Kết quả đã khiến các nhà khoa học ngạc nhiên, như việc Like các bức ảnh thức ăn có thể cho phép dự đoán ai đó trầm cảm hoặc đang uống thuốc, thậm chí liên quan tới những gì họ đang học ở trường.
Năm 2017, Sandra C. Matz từ Đại học Columbia, Mỹ và các đồng nghiệp cũng làm một thử nghiệm trên Facebook. Nhóm của cô đã sử dụng 10 quảng cáo khác nhau cho cùng một sản phẩm mỹ phẩm, để nhắm mục tiêu người dùng trên Facebook. Một số nhằm thu hút phụ nữ hướng ngoại và một số quảng cáo dành cho người hướng nội. Chiến dịch tiếp cận khoảng 3 triệu người và kết quả cho thấy những người xem có khả năng mua sản phẩm cao hơn khoảng 50% khi quảng cáo phù hợp với tính cách của họ. Rất nhiều bằng chứng khác, thậm chí cả hàng chục bài báo và luận án tiến sĩ đã được thực hiện dựa trên các nghiên cứu về tính cách từ thói quen của người dùng mạng xã hội.
Tuy nhiên, các hoạt động của Facebook không phải là dữ liệu duy nhất có thể được sử dụng để đánh giá tính cách của một người. Trong một nghiên cứu năm 2018 ở Đại học Stuttgart (Đức), các nhà khoa học đã trang bị cho sinh viên những chiếc máy theo dõi mắt. Các tình nguyện viên sau đó đi dạo quanh khuôn viên trường và mua sắm. Dựa trên chuyển động mắt của họ, các nhà nghiên cứu đã có thể dự đoán chính xác bốn trong năm yếu tố của mô hình Big Five.
Nhiều nhà quảng cáo và doanh nghiệp cũng nhìn ra tiềm năng từ công nghệ phân tích tính cách, tâm trạng người dùng từ dữ liệu này. Precire Technologies, một công ty có trụ sở tại Aachen, Đức, chuyên phân tích ngôn ngữ nói và viết. Theo họ, tính cách của một người có thể được tiết lộ qua cách nói và giọng điệu cá nhân. Công ty này đã phát triển một phần mềm hỗ trợ phỏng vấn tự động. Khi ứng viên nói chuyện với máy tính qua điện thoại, hệ thống sẽ phân tích và xây dựng hồ sơ tính cách, tâm lý của họ dựa trên câu trả lời. Cụ thể, nó phân tích cách một người lựa chọn và kết hợp từ, cách họ dùng cấu trúc câu, cách phát âm và ngữ điệu, các tình huống biện chứng...
Sản phẩm của Precire đã bán cho các công ty lớn tại Đức, như bộ phận quản lý sân bay Frankfurt, công ty Fraport hay công ty tuyển dụng quốc tế Randstad. Những khách hàng này đã sử dụng phần mềm như một phần của quy trình tuyển chọn nhân viên và cho biết phương pháp có hiệu quả cũng như ít tốn kém hơn so với các thử nghiệm tốn nhiều thời gian khác.
 |
|
Quảng cáo cho người hướng ngoại (trái): 'Nhảy như không có ai đang nhìn, dù tất cả họ đều đang theo dõi bạn" và thông điệp cho người hướng nội (phải): "Đẹp thì không cần phải hét lên" |
Nhưng càng đi sâu, mọi người càng nhận ra những hiểm họa có thể ẩn dấu phía sau công nghệ này. Đầu năm 2018, tại một hội nghị về hacker, một ứng dụng có tên Loki đã được giới thiệu, cho phép phân biệt tâm trạng người dùng bằng cách phân tích dữ liệu theo dõi khuôn mặt được chụp từ camera trước của iPhone X. Nó có thể phát hiện khi người dùng có các cảm xúc như hạnh phúc, buồn, giận dữ và bất ngờ trong thời gian thực khi ai đó nhìn vào một nguồn cấp thông tin. Từ đó, ứng dụng có thể cung cấp thêm các nội dung phù hợp dựa trên trạng thái cảm xúc của người đó.
Một thành viên trong đội phát triển cho biết anh và các đồng nghiệp đã tạo ra ứng dụng này để minh họa việc các nền tảng mạng xã hội có thể theo dõi người dùng để thao túng nội dung được hiển thị. Khi nắm bắt tâm lý của một người, các nhà quảng cáo có thể dễ dàng kiếm tiền từ họ bởi các nghiên cứu đã chỉ ra việc mọi người có xu hướng dễ dàng mua sắm hơn khi có tâm trạng tốt.
Điều đáng sợ là Loki chỉ mất 24 giờ để xây dựng. Các lập trình viên đã dựa vào công nghệ học máy, một cách tiếp cận phổ biến để nhận dạng hình ảnh tự động. Đầu tiên họ "dạy" chương trình nắm bắt khoảng 100 biểu cảm trên khuôn mặt, ghi nhãn những cảm xúc tương ứng với từng biểu cảm. Các chi tiết như khóe miệng nhếch lên có thể báo hiệu một người đang cười.
Scandal của Facebook liên quan tới công ty Cambridge Analytica cũng được xem là một ví dụ điển hình về cách lợi dụng phân loại người dùng thông qua dữ liệu Facebook. Công ty này bị tố cáo đã sử dụng dữ liệu của hơn 80 triệu người dùng để phân tích và đưa ra các quảng cáo nhắm mục tiêu, lồng ghép các thông điệp chính trị.
Trước đó năm 2016, Alexander Nix khi chưa trở thành CEO của Cambridge Analytica, đã mô tả chiến lược kinh doanh của công ty trong một bài thuyết trình tại New York. Ông đưa ví dụ về cách thuyết phục và thu hút sự quan tâm của mọi người tới quyền sử dụng súng. Cụ thể, với các cử tri là người dễ lo lắng, ông đề xuất chiến dịch khiến mọi người lo sợ về mối đe dọa của một vụ trộm và một khẩu súng có thể khiến họ an tâm hơn. Với những người coi trọng gia đình, chiến dịch biến thành hình ảnh người cha dạy con trai họ đi săn.
Cambridge Analytica làm việc cho các chiến dịch tranh cử tổng thống của Ted Cruz và Donald Trump. Nix tuyên bố các chiến lược như trên đã giúp Cruz thành công trong các cuộc bầu cử sơ bộ, cũng như góp phần vào chiến thắng của tổng thống Trump. Tuy nhiên, nhiều chính trị gia và các nhà khoa học tỏ ra nghi ngờ về điều này. Không ít người nghĩ việc thuyết phục một cử tri đưa ra quyết định bầu cử không đơn giản chỉ cần vài biểu ngữ quảng cáo hay tin giả, giống như cách các công ty đang lừa bán mỹ phẩm giá rẻ trên mạng xã hội.
 |
|
Máy tính có thể phân tích tâm trạng hiện thời và cả tính cách người dùng qua biểu cảm trên khuôn mặt. |
Ngày nay, việc sử dụng công nghệ nhận dạng khuôn mặt để phân tích tâm lý học không chỉ đơn thuần phục vụ cho việc nghiên cứu. Công ty Facellect của Israel cho biết công nghệ của mình có thể nhận ra liệu một người có IQ cao, có xu hướng ấu dâm hay có phải là một mối đe dọa khủng bố hay không.
Tuy nhiên theo nhà nghiên cứu người Thụy Sĩ Rasmus Rothe, công nghệ này không phải là phép thuật diệu kỳ. "Các mô hình trên máy tính không làm gì khác ngoài việc tìm ra mối tương quan từ dữ liệu", ông nói. "Ngay cả khi trùng khớp, các chuyên gia vẫn nghi ngờ về tính hữu ích của những kết quả phân tích này. Ví dụ bạn có IQ cao thì một người nào đó trông giống bạn chỉ có nhiều khả năng là có IQ cao mà thôi". Còn nếu áp dụng thuật toán tìm kiếm kẻ khủng bố thì theo ông chỉ cần 1% sai số cũng có thể gây hại cho hàng nghìn người dân vô tội.
Dù nguy hiểm, nhiều nhà khoa học cũng tin việc đánh giá tâm lý tự động sẽ trở thành một phần của đời sống kỹ thuật số trong tương lai. Ứng dụng của nó không chỉ mở ra cho các cơ hội thương mại, nó còn hướng tới phục vụ sức khỏe cộng đồng. Ví dụ như một bệnh viện ở Đức đang sử dụng smartphone để nhận ra khi một bệnh nhân bị rối loạn lưỡng cực rơi vào giai đoạn trầm cảm hoặc hưng phấn để thông báo cho bác sĩ.
Facebook cũng có một sáng kiến tương tự. Công ty đã nhận thấy người dùng trên nền tảng thỉnh thoảng đưa ra thông báo họ có ý định tự sát. Một số thậm chí đã chết. Do đó, thuật toán xử lý ngôn ngữ tự động đã được lập trình để báo cáo các mối đe dọa tự tử cho bộ phận chức năng. Nếu một người bị đánh giá là có nguy cơ tự tử cao, các biện pháp hỗ trợ sẽ được thực hiện.
Samaritans, một tổ chức phi lợi nhuận giúp ngăn mọi người tự tử ở Mỹ và Ireland năm 2014 đã giới thiệu một ứng dụng quét tin nhắn Twitter để tìm các bằng chứng về sự đau khổ cảm xúc (như mệt mỏi vì cô đơn hay chán ghét bản thân). Ứng dụng này cho phép người dùng Twitter tìm hiểu xem bạn bè hay người thân của mình có đang gặp tình huống khẩn cấp không. Nhưng Samaritans không nhận được sự đồng tình và phải đóng cửa chương trình chỉ sau 9 ngày. Còn bệnh viện Dresden ở Đức đã không mắc phải sai lầm tương tự bởi đã có được sự cho phép của những người tham gia.
(theo Scientific American)