Giver’s Glow

“Giver’s Glow” (tạm dịch: “hào quang của người cho đi” hoặc “ánh sáng của người biết sẻ chia”) là một khái niệm tâm lý học gần gũi với “Helper’s High”, nhưng nhấn mạnh hơn đến hiệu ứng tích cực thể hiện ra bên ngoài — tức là niềm vui, sự mãn nguyện và sự tỏa sáng trong thái độ, vẻ mặt, và hành vi của người giúp đỡ.

(Nguồn: https://grantstation.com/gs-insights/connection-between-mind-body-and-charitable-giving )

“Giver’s Glow” mô tả trạng thái cảm xúc và sinh lý tích cực mà một người trải nghiệm sau khi cho đi hoặc làm điều tốt cho người khác — dù đó là hành động nhỏ như giúp đỡ, tặng quà, hay chia sẻ lời động viên. Nó không chỉ là “cảm giác hưng phấn” bên trong (như Helper’s High), mà còn thể hiện ra bên ngoài qua nét mặt, ánh mắt, giọng nói, và thái độ sống tích cực. Nói cách khác, đây là “ánh sáng bên trong chiếu ra ngoài” khi con người làm việc thiện.

(Nguồn: https://hunkeedori.com/072-giver-or-receiver/ )

Khi bạn cho đi, não tiết ra các hormone hạnh phúc như dopamine, oxytocin và endorphin. Các hormone này giảm căng thẳng, hạ huyết áp, và tăng cảm giác kết nối xã hội. Cơ mặt và cơ thể phản ứng tự nhiên — ví dụ: nụ cười chân thật (Duchenne smile), ánh mắt ấm áp, cử chỉ tự tin — tạo nên “Giver’s Glow”.

Nguồn tham khảo

• https://sweetmonday.org/helpers-high-and-givers-glow/
• https://www.eomega.org/article/get-a-givers-glow-on-givingtuesday
• 
  

Helper’s high

 “Helper’s high” là một thuật ngữ tâm lý học mô tả cảm giác hạnh phúc, phấn khích và mãn nguyện mà con người cảm nhận được sau khi giúp đỡ người khác. 

(Nguồn:https://allanluks.com/helpers_high )

Thuật ngữ này được nhà tâm lý học Allan Luks giới thiệu trong cuốn The Healing Power of Doing Good (1988). Allan Luks  mô tả rằng những người thường xuyên làm việc thiện hoặc giúp đỡ người khác sẽ trải qua một “high” tương tự như cảm giác hưng phấn sau khi tập thể dục — do não tiết ra endorphin, dopamine, oxytocin và các hormone tích cực khác.

(Nguồn: https://thewestendnews.com/helpers-high-and-givers-glow/ )

Khi bạn giúp người khác, hệ thần kinh phần thưởng được kích hoạt (dopamine); endorphin được tiết ra, giúp giảm căng thẳng và tăng cảm giác dễ chịu; oxytocin tăng cường sự gắn kết xã hội và niềm tin; cortisol (hormone căng thẳng) giảm xuống. Kết quả là bạn cảm thấy ấm áp, an lành, tràn đầy năng lượng và ý nghĩa — đây chính là helper’s high.

Ví dụ, sau khi bạn hiến máu, hỗ trợ người khó khăn hoặc dạy miễn phí cho sinh viên nghèo, bạn cảm thấy tâm trạng tốt lên, thậm chí ít mệt mỏi và lo âu hơn. Và nghiên cứu cho thấy những người thường xuyên tình nguyện có sức khỏe tinh thần tốt hơn, sống lâu hơn và ít trầm cảm hơn.

(Nguồn: https://bdaily.co.uk/articles/2021/02/17/how-a-culture-of-kindness-in-the-workplace-boosts-loyalty-success-and-health )

Nguồn tham khảo

• https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/30424992/
• https://www.psychologytoday.com/us/blog/high-octane-women/201409/helpers-high-the-benefits-and-risks-of-altruism
• https://allanluks.com/helpers_high
• https://www.mindingtherapy.com/helpers-high-doing-good-feels-good/

Gerrymandering

Gerrymandering là sự kết hợp giữa tên của cựu Thống đốc Massachusetts Elbridge Gerry và từ salamander (kỳ nhông). Năm 1812, Thống đốc Gerry đã ký một dự luật vẽ lại các khu vực bầu cử của tiểu bang, và một khu vực bầu cử được tạo ra có hình dạng bất thường, méo mó, được so sánh với hình dạng của một con kỳ nhông huyền thoại. Việc ông vẽ lại bản đồ khu vực bầu cử có hình dáng ngoằn ngoèo giống kỳ nhông là để giúp đảng mình thắng.

(Nguồn: https://blogs.loc.gov/loc/2024/07/gerrymandering-the-origin-story/ )

Gerrymandering thường sử dụng hai kỹ thuật chính để đạt được mục tiêu chính trị:

• Phân tán - Cracking: Chia nhỏ sức mạnh bỏ phiếu của đối thủ (đảng đối lập hoặc nhóm thiểu số) thành nhiều khu vực bầu cử khác nhau, khiến họ trở thành thiểu số và không thể giành chiến thắng ở bất kỳ khu vực nào.

(Nguồn: https://act.represent.us/sign/gerrymandering )

• Tập trung - Packing: Gom phần lớn cử tri của đối thủ vào một hoặc rất ít khu vực bầu cử. Điều này đảm bảo đối thủ chiến thắng dễ dàng ở những khu vực đó, nhưng đồng thời làm giảm đáng kể sức mạnh của họ ở các khu vực lân cận khác, nơi đảng chiếm ưu thế có thể giành chiến thắng.

Gerrymandering là một ví dụ thực tế của MAUP, khi kết quả thống kê hoặc chính trị thay đổi chỉ vì cách phân chia ranh giới địa lý. MAUP là hiện tượng tự nhiên (xảy ra cả khi không cố ý). Gerrymandering là phiên bản “có chủ ý” của MAUP, thường phục vụ mục đích chính trị.

Nguồn tham khảo

• https://blogs.loc.gov/loc/2024/07/gerrymandering-the-origin-story/
• https://www.britannica.com/topic/gerrymandering
• 
  

MAUP – Modifiable Areal Unit Problem

MAUP – Modifiable Areal Unit Problem là một khái niệm quan trọng trong phân tích không gian (spatial analysis), mô tả hiện tượng kết quả thống kê hoặc suy luận thay đổi khi cách phân chia hoặc gộp các vùng địa lý thay đổi.

(Nguồn: https://www.geographyrealm.com/modifiable-areal-unit-problem-gis/)

MAUP xảy ra khi các kết quả phân tích dữ liệu không gian phụ thuộc vào cách ta chọn kích thước và ranh giới của các đơn vị không gian (ví dụ: quận, huyện, vùng, lưới ô vuông...). Nói cách khác, kết quả thay đổi chỉ vì cách “chia bản đồ” khác đi, dù dữ liệu gốc không đổi.

Hai thành phần chính của MAUP

• Scale effect (Hiệu ứng tỷ lệ): Khi dữ liệu điểm được tổng hợp thành các đơn vị khu vực lớn hơn (quy mô thô), mối tương quan giữa các biến số thường tăng lên hoặc thay đổi mạnh mẽ do sự làm mịn (smoothing) dữ liệu. Ví dụ, mối quan hệ giữa các biến số quan sát được ở cấp độ huyện có thể hoàn toàn khác biệt so với mối quan hệ giữa chúng ở cấp độ xã hoặc phường.

• Zoning effect (Hiệu ứng ranh giới):  Hiệu ứng khu vực xảy ra khi ranh giới (boundaries) của các đơn vị khu vực thay đổi, trong khi quy mô (kích thước tổng thể) được giữ nguyên. Cách thức ranh giới được vẽ có thể nhóm các điểm dữ liệu khác nhau lại với nhau, làm thay đổi đáng kể các giá trị tổng hợp và mối quan hệ thống kê. 

Ví dụ điển hình nhất là Gerrymandering (chia lại khu vực bầu cử một cách gian lận), nơi ranh giới được cố tình vẽ lại để tạo lợi thế chính trị cho một đảng phái, dù số lượng cử tri không thay đổi.

gerrymandering

(Nguồn: https://atlas.co/blog/modifiable-areal-unit-problem-maup/)

 

Arbia’s Law (2014) là một biểu hiện trực tiếp của MAUP, chỉ ra rằng khi ta gộp dữ liệu (coarsen resolution), các đơn vị sẽ trông “giống nhau hơn” thì tương quan tăng lên giả tạo.

Nguồn tham khảo

• https://pmc.ncbi.nlm.nih.gov/articles/PMC7151983/
• https://atlas.co/blog/modifiable-areal-unit-problem-maup/
• https://www.uio.no/studier/emner/sv/iss/SGO9010/openshaw1983.pdf

Arbia’s law of geography

Định luật Địa lý của Arbia - Arbia's law of geography là một nguyên tắc trong địa lý học không gian, thường được đề xuất là "Định luật Địa lý thứ Hai" để bổ sung cho Tobler’s First Law.

(Nguồn:https://eli5.gg/Arbia's%20law%20of%20geography)

Định luật địa ký của Arbia phát biểu rằng

Everything is related to everything else, but things observed at a coarse spatial resolution are more related than things observed at a finer resolution.

 "Mọi thứ đều liên quan đến mọi thứ khác, nhưng những thứ được quan sát ở độ phân giải không gian thô (thấp) có mối liên hệ với nhau nhiều hơn những thứ được quan sát ở độ phân giải tốt hơn (cao)."

Theo Arbia, nếu bạn quan sát dữ liệu không gian ở độ phân giải thô (coarse resolution, tức là các vùng địa lý lớn, ô lưới rộng, đơn vị tổng hợp lớn), thì các quan sát sẽ tỏ ra liên quan nhau hơn so với khi bạn quan sát ở độ phân giải mịn hơn (fine resolution, ô nhỏ hơn, đơn vị nhỏ hơn).  

Hiệu ứng này liên quan chặt chẽ với MAUP (Modifiable Areal Unit Problem — vấn đề đơn vị không gian có thể thay đổi được), tức là cách bạn chọn cách chia vùng (quận, huyện, ô lưới) có thể làm thay đổi kết quả phân tích, làm “làm mượt” (smoothing) dữ liệu khi ở cấp độ tổng hợp cao hơn. 

MAUP – Modifiable Areal Unit Problem

(Nguồn: https://gisgeography.com/maup-modifiable-areal-unit-problem/)

Khi tổng hợp dữ liệu không gian (vector hay raster) ở mức thô, dữ liệu trở nên “đồng nhất hơn” (ít biến động, ít bất thường) do sự làm mượt từ việc gộp nhiều đơn vị nhỏ.

Nguồn tham khảo

• https://portal.geography.org.uk/downloads/journals/TG_AUT_2005_SMITH.pdf
• https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1111/j.1467-8306.2004.09402009.x

 

Tobler’s First Law of Geography

 Định luật thứ nhất của Địa lý – Tobler’s First Law of Geography - được Waldo Tobler phát triển năm 1970 

“Everything is related to everything else, but near things are more related than distant things.”

(Mọi thứ đều có mối liên hệ với nhau, nhưng các đối tượng gần nhau thì có mối liên hệ mạnh hơn các đối tượng xa nhau.)

(Nguồn: https://www.mrtredinnick.com/biogeography-forum/first-law-of-geography-13 )

 

Ví dụ minh họa

• Ví dụ 1: Cửa hàng (Store Locations)

Những cửa hàng gần nhau có thể có đặc điểm khách hàng, mô hình mua sắm, loại hàng hóa giống nhau, vì khách hàng trong khu vực lân cận thường dùng dịch vụ gần đó. 

• Ví dụ 2: Semi-variogram 

Khi quan sát địa hình, nếu hai điểm cách nhau rất gần, độ cao có thể giống nhau; khi khoảng cách tăng lên, sự khác biệt giữa độ cao ở hai điểm cũng có thể lớn hơn. Dùng semi-variogram trong kriging để mô hình hóa biến đổi theo khoảng cách. 

• Ví dụ 3: Spatial Autocorrelation & Moran’s I

Sử dụng chỉ số Moran’s I để đo mức độ tương quan không gian (positive autocorrelation: các giá trị giống nhau tập trung; negative: giá trị khác biệt tập trung; bằng 0: không có autocorrelation) 

 

(Nguồn: https://gisgeography.com/tobler-first-law-of-geography/ )

Định luật này là nền tảng cho nhiều công cụ phân tích không gian như autocorrelation, interpolation, mô hình không gian.  

Nguồn tham khảo

• https://gisgeography.com/tobler-first-law-of-geography/
• https://gis.stackexchange.com/questions/417147/how-to-interpret-tobler-s-first-law-of-geography
• https://www.esri.com/about/newsroom/arcuser/proving-toblers-law

Index Decomposition Analysis

Index Decomposition Analysis (IDA) là một phương pháp phân tích định lượng dùng để phân rã (decompose) sự thay đổi của một chỉ tiêu tổng hợp (index) thành các yếu tố đóng góp (drivers) riêng biệt, giúp xác định nguyên nhân của biến động theo thời gian.

(Nguồn: https://link.springer.com/article/10.1007/s11356-022-20797-8)

IDA đặc biệt phổ biến trong các nghiên cứu về năng lượng và môi trường, ví dụ:

• Phân tích sự thay đổi trong tiêu thụ năng lượng, cụ thể như phân tách sự thay đổi tổng thể thành các yếu tố như cường độ năng lượng (mức sử dụng năng lượng trên một đơn vị sản phẩm/GDP), thay đổi cơ cấu ngành, và mức độ hoạt động kinh tế (quy mô).

• Phân tích sự thay đổi trong phát thải CO2, ví dụ như phân tách sự thay đổi thành các yếu tố như cường độ carbon (lượng CO2   trên đơn vị năng lượng), cường độ năng lượng, cơ cấu ngành, và hoạt động kinh tế.

Phương pháp này thường dựa trên công thức:

$$I=\sum _i{A}_i{S}_i{E}_{\mathrm{i}}$$

Trong đó:

• $I$: chỉ tiêu tổng hợp (ví dụ: tổng phát thải CO₂);

• $A_i$: quy mô hoạt động;

• $S_i$: cơ cấu ngành (tỷ trọng hoạt động i);

• $E_i$: cường độ (ví dụ: phát thải trên đơn vị sản lượng).

Khi chỉ tiêu $I$ thay đổi giữa hai thời điểm $t_0$ và $t_1$, IDA giúp chia phần thay đổi này thành:

$$\Delta I = \Delta I_A + \Delta I_S + \Delta I_E$$

Mỗi một thành phần trong công thức trên tương ứng với ảnh hưởng của hoạt động, cấu trúc, và hiệu quả.

Hai kỹ thuật phổ biến

• Laspeyres Decomposition Method, dựa trên công thức chỉ số Laspeyres.

và

• Logarithmic Mean Divisia Index (LMDI), dựa trên công thức trung bình logarit (logarithmic mean).

(Nguồn: https://www.researchgate.net/figure/Framework-of-Index-Decomposition-Analysis-IDA_fig2_338817038)

Nguồn tham khảo

• https://cde.nus.edu.sg/isem/wp-content/uploads/sites/12/2019/04/4.1.1-Systems-Design-and-Management_Index-Decomposition-Analysis.pdf
• https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/996678
• https://repub.eur.nl/pub/120911/REPUB_120911-OA.pdf
• https://www.tandfonline.com/doi/full/10.1080/09535314.2019.1652571#d1e166
• https://www.researchgate.net/figure/Main-methods-of-Index-Decomposition-Analysis-and-characteristics_tbl1_350049278
• https://iea.blob.core.windows.net/assets/imports/events/613/7.Introductiontodecompositionanalysis.pdf