Dữ liệu hành vi

Dữ liệu hành vi hay còn gọi là tin học hành vi (Behavior informatics/BI) là tin học hóa hành vi cụ thể để thu thập được thông tin tình báo hữu ích về hành vi và những hiểu biết sâu sắc về hành vi thông qua nghiệp vụ kết hợp các nguyên lý của khoa học máy tính, trí tuệ nhân tạo, thống kê và khoa học hành vi (tâm lý học, xã hội học) để thu thập, phân tích, mô hình hóa và diễn giải dữ liệu về hành vi của con người. Mục đích của BI bao gồm phân tích các hành vi hiện tại cũng như suy luận về các hành vi có thể xảy ra trong tương lai mà được thực hiện thông qua nhận dạng mẫu.

Đại cương
Mục tiêu cốt lõi của lĩnh vực dữ liệu hóa hành vi là để khám phá và thấu hiểu các quy luật, kiểu mẫu hành vi, phong cách, tác phong (patterns) và động lực ẩn sau các hành động của cá nhân, nhóm hoặc tổ chức từ những dữ liệu hành vi quy mô lớn (big data) được thu thập từ môi trường kỹ thuật số. Đây là một phương pháp nghiên cứu kết hợp khoa học và công nghệ, đặc biệt trong lĩnh vực kỹ thuật. Nghiệp vụ này tận dụng các dấu vết kỹ thuật số (digital footprints) mà con người để lại hàng ngày, chẳng hạn như lịch sử duyệt web, hoạt động, tương tác trên mạng xã hội, dữ liệu giao dịch, dữ liệu từ các thiết bị đeo thông minh (Wearables) và cảm biến vạn vật/IoT (Internet of Things). Bằng cách áp dụng các kỹ thuật như khai phá dữ liệu (Data mining), học máy (Machine learning) và phân tích mạng lưới (Network analysis), lĩnh vực này có khả năng phát hiện các mối tương quan phức tạp, dự đoán xu hướng hành vi trong tương lai và cung cấp những hiểu biết sâu sắc (insights) có giá trị. Khác với phân tích hành vi ứng dụng từ góc độ tâm lý, BI xây dựng các lý thuyết, hệ thống và công cụ tính toán để mô hình hóa về mặt định tính và định lượng, trình diễn, phân tích và quản lý hành vi của cá nhân, nhóm hoặc tổ chức. 

BI được xây dựng dựa trên nghiên cứu kinh điển về khoa học hành vi, bao gồm mô hình hóa hành vi, phân tích hành vi ứng dụng, phân tích hành vi, kinh tế học hành vi và hành vi tổ chức. Các nhiệm vụ BI điển hình bao gồm hình thành hành vi cá nhân và nhóm, biểu diễn, mô hình tính toán phân tích, học hỏi, mô phỏng và hiểu biết về tác động, tính hữu ích, hành vi không xảy ra của hành vi để can thiệp và quản lý hành vi. Bằng cách kết hợp dữ liệu, BI có tiềm năng minh họa hiệu quả bức tranh toàn cảnh về các quyết định và mô hình hành vi. Tin học hành vi đang được sử dụng trong nhiều bối cảnh khác nhau, bao gồm nhưng không giới hạn ở quản lý chăm sóc sức khỏe, viễn thông, tiếp thị và an ninh thông qua việc phân tích hành vi người tiêu dùng để cá nhân hóa sản phẩm trong tiếp thị và chiến dịch quảng cáo. Ứng dụng trong việc theo dõi sự lây lan của dịch bệnh thông qua dữ liệu di chuyển và tương tác xã hội, phát hiện các hành vi gian lận trong giao dịch tài chính, là công cụ an ninh mạng trong việc xác định các hành vi bất thường của người dùng để ngăn chặn các cuộc tấn công. Nó còn giúp tối ưu hóa giao thông và quy hoạch thành phố dựa trên phân tích luồng di chuyển của người dân. Tuy vậy nó sẽ phát sinh các vấn đề liên quan đến quyền riêng tư, bảo mật dữ liệu và nguy cơ thao túng hành vi người dùng.
Chú thích

Thể loại:Hành vi