Cartography

Cartography là ngành khoa học và nghệ thuật thiết kế, xây dựng và sử dụng bản đồ nhằm trình bày thông tin địa lý một cách chính xác, trực quan và có ý nghĩa.

Nói đơn giản, cartography trả lời câu hỏi "Làm thế nào để biến dữ liệu không gian thành một bản đồ mà con người có thể hiểu, nhớ và ra quyết định?"

Vì vậy, cartography không chỉ là “vẽ bản đồ”, mà là kể câu chuyện không gian.

(Nguồn: https://psyche.co/ideas/what-makes-a-map-good-on-the-ethics-of-cartography)

Ba trụ cột của Cartography

• Khoa học – Độ chính xác

Cartography dựa trên các nguyên lý khoa học như:

• Tọa độ địa lý

• Tỷ lệ bản đồ

• Phép chiếu (projection)

• Sai số không gian

Nhờ đó, bản đồ phản ánh đúng vị trí, khoảng cách và mối quan hệ không gian của thế giới thực.

• Nghệ thuật – Khả năng truyền đạt

Một bản đồ tốt cần:

• Bố cục hợp lý

• Màu sắc phù hợp

• Ký hiệu dễ hiểu

• Font chữ rõ ràng

Nếu khoa học đảm bảo đúng, thì nghệ thuật đảm bảo dễ hiểu và dễ nhớ.

• Kỹ thuật – Công cụ và công nghệ

Ngày nay, cartography gắn chặt với:

• GIS và bản đồ số

• Bản đồ web và bản đồ tương tác

• Trực quan hóa dữ liệu không gian

Nhờ công nghệ, bản đồ không còn tĩnh mà trở nên sống động và thời gian thực.

Các loại Cartography phổ biến

• Cartography địa hình (Topographic) 

thể hiện núi, sông, độ cao, địa hình nhằm phục vụ quy hoạch, môi trường, quốc phòng

(Nguồn: https://mapasyst.extension.org/tag/topographic-map/)

• Cartography chuyên đề (Thematic)

Thể hiện dân số, nghèo đói, khí hậu, dịch bệnh, rất quan trọng trong nghiên cứu và chính sách công

(Nguồn: https://gelogia.com/applications-of-thematic-maps/)

• Cartography số & Web Cartography

Ví dụ như Google Maps, OpenStreetMap, đóng vai trò bản đồ tương tác, định vị, dẫn đường

(Nguồn: https://newsroom.cisco.com/c/r/newsroom/en/us/a/y2020/m02/digital-map-market-plots-towards-the-future.html)

Cartography khác gì với GIS và Geospatial Intelligence?

GIS là bộ máy xử lý dữ liệu, cartography là ngôn ngữ giao tiếp bằng bản đồ, Geospatial Intelligence là trí tuệ ra quyết định

Tài liệu tham khảo

• https://www.britannica.com/science/cartography
• https://colorado.pressbooks.pub/makingmaps/chapter/chapter-1-introduction-to-cartography/
• https://guides.library.ucla.edu/maps/cartography
• https://www.worldatlas.com/history/the-history-of-cartography.html

Geospatial intelligence

Geospatial Intelligence (GEOINT - Trí tuệ địa không gian) là năng lực thu thập, tích hợp, phân tích và diễn giải thông tin gắn với vị trí địa lý nhằm hiểu tình huống, phát hiện mẫu hình, dự báo diễn biến và hỗ trợ ra quyết định.

(Nguồn: https://www.aegissofttech.com/articles/geospatial-intelligence-amplifies-giant-bi-analysis.html)

Nếu dữ liệu địa lý chỉ cho ta biết ở đâu, thì GEOINT giúp trả lời những câu hỏi sâu hơn:

• Vì sao hiện tượng này xảy ra ở đây mà không phải nơi khác?

• Nó đang thay đổi theo thời gian như thế nào?

• Nếu can thiệp, tác động sẽ lan tỏa ra sao?

• Nên ưu tiên hành động ở khu vực nào?

Nói ngắn gọn, GEOINT không chỉ là bản đồ, mà là trí tuệ ra quyết định dựa trên không gian.

GEOINT được tạo nên từ những gì?

Trí tuệ địa không gian được hình thành từ sự kết hợp của bốn yếu tố chính.

• Thứ nhất là dữ liệu không gian. Đó có thể là bản đồ, tọa độ, ảnh vệ tinh, dữ liệu GPS, dữ liệu cảm biến môi trường hay dòng di chuyển của con người và phương tiện. Dữ liệu này ngày càng phong phú và cập nhật theo thời gian thực.

• Thứ hai là phân tích và tổng hợp dữ liệu. GEOINT sử dụng các kỹ thuật phân tích không gian như chồng lớp dữ liệu, phân tích vùng ảnh hưởng, mạng lưới, cũng như phân tích không gian–thời gian để phát hiện xu hướng và bất thường.

• Thứ ba là bối cảnh và hiểu biết liên ngành. Dữ liệu chỉ thực sự có ý nghĩa khi được đặt trong bối cảnh kinh tế, xã hội, môi trường và thể chế. GEOINT vì vậy luôn gắn với tri thức liên ngành, không thuần túy kỹ thuật.

• Cuối cùng là hỗ trợ ra quyết định. Sản phẩm cuối cùng của GEOINT không phải là bản đồ đẹp, mà là các khuyến nghị hành động, các kịch bản chính sách hoặc phương án can thiệp cụ thể.

(Nguồn: https://www.linkedin.com/pulse/power-promise-location-geospatial-intelligence-prasad-kota-2ycrc)

GEOINT khác gì với GIS hay Geospatial Thinking?

GIS là công cụ, còn GEOINT là năng lực và mục tiêu. GIS giúp xử lý dữ liệu, còn GEOINT sử dụng kết quả phân tích để đưa ra quyết định.

So với Geospatial Thinking (tư duy địa không gian), GEOINT ở mức độ cao hơn. Geospatial Thinking là nền tảng nhận thức – cách ta nhìn thế giới qua không gian. GEOINT là bước tiếp theo, khi tư duy đó được vận hành bằng dữ liệu, công nghệ và phân tích để phục vụ các quyết định chiến lược.

GEOINT được ứng dụng ở đâu?

Ban đầu, GEOINT phát triển mạnh trong lĩnh vực quốc phòng và an ninh. Tuy nhiên, ngày nay, GEOINT đã trở thành công cụ quan trọng trong nhiều lĩnh vực dân sự.

• Trong quản lý thiên tai, GEOINT giúp dự báo vùng ngập, cháy rừng, sạt lở và ưu tiên cứu trợ.
• Trong quy hoạch và đô thị thông minh, GEOINT hỗ trợ thiết kế giao thông, phân bố hạ tầng và dịch vụ công.
• Trong kinh tế và logistics, GEOINT giúp lựa chọn vị trí đầu tư, tối ưu chuỗi cung ứng và phân tích thị trường theo địa bàn.
• Trong y tế công cộng, GEOINT được dùng để theo dõi dịch bệnh, đánh giá khả năng tiếp cận dịch vụ y tế.
• Trong chính sách công, GEOINT giúp phân bổ nguồn lực công bằng hơn và đánh giá tác động chính sách theo không gian.

(Nguồn: https://uizentrum.de/geospatial-intelligence-and-the-gis/?lang=en)

Một vài ví dụ đơn giản

• Khi kết hợp ảnh vệ tinh, lượng mưa và địa hình, GEOINT có thể xác định những khu vực có nguy cơ ngập trước khi lũ xảy ra.
• Khi phân tích dữ liệu giao thông theo thời gian và không gian, GEOINT giúp điều chỉnh đèn tín hiệu để giảm ùn tắc.
• Khi chồng bản đồ nghèo, giáo dục và y tế, GEOINT giúp xác định những khu vực cần ưu tiên đầu tư xã hội.

Nguồn tham khảo

• https://www.satcen.europa.eu/what-we-do/geospatial_intelligence
• https://www.apu.apus.edu/area-of-study/intelligence/resources/what-is-geospatial-intelligence/
• https://www.linkedin.com/pulse/power-promise-location-geospatial-intelligence-prasad-kota-2ycrc
• https://uizentrum.de/geospatial-intelligence-and-the-gis/?lang=en

Human-x-the-Loop

• Human-in-the-Loop (HITL): Con người tham gia trực tiếp vào quá trình huấn luyện, vận hành hoặc ra quyết định của hệ thống AI

• Human-on-the-Loop (HOTL): Con người giám sát, chỉ can thiệp khi có rủi ro hoặc bất thường

• Human-out-of-the-Loop (HOOTL): Hệ thống tự động hoàn toàn, không có sự can thiệp của con người

• Human-centered AI: AI được thiết kế lấy con người làm trung tâm, ưu tiên an toàn, khả năng giải thích và lợi ích xã hội

• Human-AI collaboration:  Mô hình hợp tác người–máy, nhấn mạnh vai trò bổ trợ lẫn nhau

(Nguồn: https://www.linkedin.com/posts/wsayegh)

Nguồn tham khảo

• https://checkify.com/article/human-on-the-loop-hotl/
• https://www.linkedin.com/posts/wsayegh-activity-7372165452518723584-cFWY

Human-in-the-Loop

Human-in-the-Loop (HITL) là một khái niệm trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo (AI) và hệ thống tự động, chỉ các hệ thống trong đó con người tham gia trực tiếp vào quá trình vận hành, giám sát hoặc ra quyết định của máy móc. 

(Nguồn: https://spd.tech/artificial-intelligence/human-in-the-loop/)

Không giống như các hệ thống hoàn toàn tự động, HITL đặt con người vào một phần của vòng phản hồi giữa AI và người dùng để đảm bảo độ chính xác, an toàn, trách nhiệm và quyết định đạo đức trong hoạt động của hệ thống. 

(Nguồn: https://www.ultralytics.com/blog/human-in-the-loop-machine-learning)

Tầm quan trọng của Human-in-the-Loop trong học máy

Mặc dù các mô hình ML có những năng lực vượt trội, chúng vẫn cần chuyên môn của con người trong các tình huống đòi hỏi phán đoán, hiểu biết bối cảnh và xử lý thông tin không đầy đủ. HITL đóng vai trò kết nối khoảng cách này bằng cách tích hợp phản hồi và sự tham gia của con người vào quy trình học máy.

Sự hợp tác này giúp mô hình thích ứng tốt hơn và tiến hóa cùng với sự thay đổi của hành vi người dùng cũng như các kịch bản thực tế. Việc đưa yếu tố con người vào hệ thống giúp các mô hình ML xử lý tốt hơn những phức tạp và sắc thái mà các cách tiếp cận thuần thuật toán thường gặp khó khăn.

Nguồn tham khảo

• https://www.ibm.com/think/topics/human-in-the-loop
• https://www.shaip.com/blog/designing-effective-human-in-the-loop-systems-for-ai-evaluation/
• https://macgence.com/blog/hitl-human-in-the-loop/

Ratchet effect

Ratchet effect (hiệu ứng “bánh cóc”) là một khái niệm trong kinh tế học tổ chức và lý thuyết điều tiết, mô tả hiện tượng thành tích tốt ở hiện tại dẫn đến yêu cầu khắt khe hơn trong tương lai, khiến các tác nhân có động cơ che giấu năng lực thật hoặc giảm nỗ lực.

Tên gọi ratchet (bánh cóc) gợi hình ảnh một cơ chế chỉ cho phép siết chặt dần, không nới lỏng lại. Trong bối cảnh kinh tế, khi nhà quản lý / cơ quan điều tiết quan sát thấy một cá nhân hay doanh nghiệp đạt kết quả cao, họ có xu hướng nâng tiêu chuẩn, giảm phần thưởng, hoặc siết quy định trong kỳ tiếp theo, khiến tác nhân dự đoán điều này và cố tình không thể hiện hết khả năng ngay từ đầu. Kết quả là hiệu quả tổng thể giảm, dù mục tiêu ban đầu là cải thiện hiệu suất.

(Nguồn: https://www.wallstreetmojo.com/ratchet-effect/)

Ví dụ 

- Trong năm đầu tiên, doanh nghiệp giảm chi phí mạnh dẫn đến lợi nhuận cao. Cơ quan quản lý suy luận: “Doanh nghiệp làm được tốt như vậy thì chắc còn dư địa”, nên năm sau siết trần giá, tăng yêu cầu. Từ đó, doanh nghiệp sẽ giảm nỗ lực từ đầu để tránh bị “siết” trong tương lai.

- Trong quản lý lao động, nhân viên làm việc vượt mức nên quản lý tăng chỉ tiêu, không tăng lương tương xứng. Nhân viên học được rằng “làm tốt quá cũng không có lợi” nên học chỉ làm vừa đủ.

- Trong học tập, sinh viên đạt điểm rất cao nên giảng viên nâng độ khó quá nhanh. Sinh viên sau đó không dám thể hiện hết năng lực

Cơ chế kinh tế của Rachet effect

Ratchet effect thường xuất hiện khi có:

• Thông tin bất cân xứng: người quản lý không biết rõ năng lực thật

• Hợp đồng ngắn hạn lặp lại: không có cam kết dài hạn

• Phần thưởng/điều tiết phụ thuộc vào kết quả quan sát được

Nguồn tham khảo

• https://vietnambiz.vn/hieu-ung-chot-ham-nguoc-ratchet-effect-la-gi-anh-huong-cua-hieu-ung-chot-ham-nguoc-20191011121418211.htm
• https://stopmebeforeivoteagain.org/stopme/chapter02.html
• https://www.iza.org/publications/dp/3784/competition-and-the-ratchet-effect
• 
  

House money effect

House money effect (hiệu ứng “tiền nhà cái”) là một khái niệm trong kinh tế học hành vi do Richard Thaler đề xuất, mô tả xu hướng con người sẵn sàng chấp nhận rủi ro cao hơn khi đang chơi bằng tiền vừa kiếm được, đặc biệt là tiền thắng trước đó, so với khi sử dụng tiền gốc của mình.

Ý tưởng cốt lõi của hiệu ứng ngày xuất phát từ mental accounting. Con người thường tách tiền thành các “tài khoản tinh thần” (mental accounts). Tiền vừa thắng được (ví dụ từ chứng khoán, casino, đầu tư thành công) thường được xem là “tiền lời”, “tiền không ngờ tới”, hoặc “tiền của nhà cái”. Vì vậy, việc mất số tiền này được cảm nhận ít đau đớn hơn so với mất tiền gốc. Kết quả là gười ta dễ chấp nhận rủi ro hơn khi còn đang “có lời” trong tài khoản tinh thần.

(Nguồn: https://www.wallstreetmojo.com/house-money-effect/)

• Ví dụ, tại casino, một người thắng 5 triệu đồng ban đầu. Sau đó, họ sẵn sàng đặt cược lớn hơn, liều lĩnh hơn. Lý do tâm lý vì họ nghĩ: “Mình đang chơi bằng tiền thắng, mất cũng không sao.”

• Hoặc trên thị trường chứng khoán, nhà đầu tư vừa lãi lớn từ một cổ phiếu. Họ có xu hướng đầu tư vào cổ phiếu rủi ro hơn, hoặc giao dịch nhiều hơn bình thường. Ngược lại, người vừa thua lỗ thường trở nên thận trọng quá mức.

House money effect gắn chặt với

• Mental accounting: phân loại tiền theo nguồn gốc.

• Loss aversion (ác cảm thua lỗ),

• Reference point (điểm tham chiếu) vì  điểm tham chiếu được nâng lên sau khi có lời, nên một khoản lỗ nhỏ sau đó vẫn được cảm nhận là “chưa thua”.

Nguồn tham khảo

• https://vietnambiz.vn/hieu-ung-tien-nha-cai-house-money-effect-la-gi-20200116164638789.htm
• https://www.investopedia.com/terms/h/house-money-effect.asp
• https://www.wallstreetmojo.com/house-money-effect/

Bounded Rationality

Trong nhiều mô hình kinh tế truyền thống, con người thường được mô tả như những cá nhân duy lý hoàn hảo: luôn có đầy đủ thông tin, luôn tính toán chính xác và luôn đưa ra quyết định tối ưu nhất. Nhưng nếu nhìn vào đời sống thực tế, chúng ta dễ dàng nhận ra rằng điều đó có vẻ không đúng lắm.

(Nguồn: https://thedecisionlab.com/biases/bounded-rationality)

Chúng ta thường quyết định nhanh, dựa vào kinh nghiệm, cảm xúc, hoặc những quy tắc đơn giản. Chính từ quan sát này, khái niệm bounded rationality (tính duy lý có giới hạn) ra đời.

Bounded Rationality là gì?

Bounded rationality là khái niệm do Herbert A. Simon đề xuất, người đã nhận giải Nobel Kinh tế năm 1978. Theo ông, con người không phải là phi lý, nhưng không thể hoàn toàn duy lý như các mô hình kinh tế học cổ điển giả định. Nói một cách đơn giản, con người ra quyết định một cách hợp lý trong những giới hạn về thông tin – thời gian – và năng lực nhận thức.

Thay vì tìm kiếm phương án tốt nhất (optimal), con người thường chọn phương án “đủ tốt” (satisficing).

(Nguồn: https://boycewire.com/bounded-rationality-definition/)

Vì sao con người không thể duy lý hoàn hảo?

• Giới hạn về nhận thức

Não bộ con người không thể xử lý quá nhiều thông tin cùng lúc. Khi phải đối mặt với hàng chục, hàng trăm lựa chọn (mua nhà, chọn trường, đầu tư…), việc tính toán tất cả hệ quả là bất khả thi.

• Thông tin không đầy đủ

Trong thực tế, thông tin thường bị thiếu và không chính xác, đôi khi còn tốn chi phí để thu thập. Do vậy, người ta hiếm khi biết “tất cả” thông tin trước khi ra quyết định.

• Áp lực thời gian: 

Nhiều quyết định phải đưa ra nhanh: mua vé máy bay, nhận việc, ký hợp đồng… Không có đủ thời gian để tối ưu hóa.

Con người ra quyết định như thế nào dưới bounded rationality?

Thay vì tìm phương án tốt nhất, người ta đặt ra một ngưỡng chấp nhận, dừng tìm kiếm khi gặp phương án đạt ngưỡng đó. Ví dụ: thuê được căn nhà “ổn” thì dừng, không tìm căn “hoàn hảo”.  Người ta cũng thường dựa vào kinh nghiệm quá khứ, lựa chọn quen thuộc, hay gợi ý từ người khác để quyết định nhanh hơn, nhưng đôi khi dẫn đến thiên lệch hành vi.

Bounded Rationality và kinh tế học hành vi

Bounded rationality là nền tảng lý thuyết của kinh tế học hành vi hiện đại. Từ đây phát triển nhiều khái niệm nổi tiếng như:

• Mental accounting (kế toán tinh thần)

• Prospect theory (lý thuyết triển vọng)

• Heuristics & biases

• Nudge và thiết kế lựa chọn

Những nghiên cứu này không phủ nhận tính duy lý, mà định nghĩa lại duy lý theo cách thực tế hơn.

(Nguồn: https://fourweekmba.com/bounded-rationality/)

Bounded rationality không phải là “phi lý”. Herbert Simon nhấn mạnh rằng hành vi con người thường hợp lý trong bối cảnh cụ thể, dù không tối ưu về mặt toán học. Trong nhiều trường hợp, bounded rationality giúp tiết kiệm thời gian, giảm gánh nặng nhận thức, và phù hợp với đời sống thực tế.  

Nguồn tham khảo

• https://thedecisionlab.com/biases/bounded-rationality
• https://plato.stanford.edu/entries/bounded-rationality/
• https://direct.mit.edu/books/edited-volume/4232/Bounded-RationalityThe-Adaptive-Toolbox
• https://www.behavioraleconomics.com/resources/mini-encyclopedia-of-be/bounded-rationality/