Siêu máy tính có thể dự đoán bất ổn xã hội

Trong tương lai, siêu máy tính có thể hỗ trợ dự đoán những biến động xã hội lớn, từ làn sóng biểu tình tại Ai Cập đến cuộc nội chiến ở Libya. Khả năng này dựa trên việc đọc khối lượng thông tin khổng lồ, nhận diện thay đổi trong ngôn ngữ, giọng điệu truyền thông và tần suất xuất hiện của những chủ đề nhất định. Công nghệ không nhìn thấy tương lai theo nghĩa tuyệt đối, nhưng có thể phát hiện những dấu hiệu lặp lại thường xuất hiện trước khi một cộng đồng bước vào bất ổn. Kaley Leetaru, chuyên gia phân tích truyền thông kỹ thuật số thuộc Đại học Illinois tại Mỹ, đã xây dựng một kho dữ liệu gồm 100 triệu bài báo. Các bài viết trong kho dữ liệu kéo dài từ năm 1979 đến năm 2011, được thu thập từ nguồn dữ liệu của những cơ quan tình báo Mỹ và Anh. Bằng cách phân tích nội dung cùng sắc thái tích cực hoặc tiêu cực của bài báo, Leetaru tìm thấy những mô hình thường xuyên xuất hiện trong giai đoạn xã hội căng thẳng. Trường hợp Ai Cập cho thấy rõ giá trị của phương pháp này, khi các bài báo có giọng điệu tiêu cực về cựu Tổng thống Hosni Mubarak tăng dần trước lúc ông từ chức. Những người phản đối chính phủ Ai Cập đã xuống đường biểu tình tại thủ đô Cairo ngày 25/1, tạo nên một dấu mốc quan trọng trong làn sóng bất ổn khi ấy. Nếu được theo dõi bằng hệ thống tính toán đủ mạnh, sự thay đổi kéo dài trong cách truyền thông mô tả một nhà lãnh đạo có thể trở thành tín hiệu cảnh báo sớm. Tuy nhiên, chỉ riêng số lượng bài viết tiêu cực chưa đủ cho một kết luận chắc chắn, bởi máy tính còn phải xem xét tần suất, mức độ ổn định và bối cảnh thông tin. Sự ổn định của giọng điệu truyền thông đôi khi cũng quan trọng không kém chiều hướng tiêu cực, như trường hợp chính phủ Ảrập Xêút đã minh họa. Dù truyền thông liên tục chỉ trích gay gắt, những bài báo tiêu cực về chính phủ Ảrập Xêút vẫn xuất hiện đều đặn với tần suất cao trong nhiều năm trước đó. Mô hình ổn định ấy cho thấy sự chỉ trích không nhất thiết đồng nghĩa với nguy cơ chính phủ sắp sụp đổ, nếu nó không tạo ra biến động mới. Từ đây, siêu máy tính có thể phân biệt giữa một trạng thái bất mãn kéo dài và một làn sóng phản ứng đang tăng tốc trong cộng đồng. Phương pháp phân tích dữ liệu còn được dùng để truy tìm nơi ẩn náu của trùm khủng bố Osama bin Laden tại Pakistan. Hệ thống trước hết kiểm tra tần suất tên Osama bin Laden xuất hiện trong những bài báo có liên quan đến Pakistan, thay vì chỉ đọc từng bài riêng lẻ. Sau đó, máy tính tập hợp các bài viết liên quan, lập danh sách những địa danh được nhắc đến và tìm mối liên hệ không dễ nhận ra bằng cách đọc thông thường. Khi nối các thành phố bằng những đường thẳng rồi phân tích mạng lưới địa danh, siêu máy tính kết luận Osama bin Laden có thể đang ẩn náu tại miền bắc Pakistan. Kết quả ấy cho thấy dữ liệu báo chí không chỉ phản ánh thái độ xã hội, mà còn có thể gợi ý những địa điểm quan trọng thông qua các mối liên hệ gián tiếp. Dẫu vậy, công nghệ của Leetaru khi đó chưa thể dự đoán sự kiện với độ chính xác tuyệt đối, bởi xã hội luôn chịu ảnh hưởng từ nhiều yếu tố khó đo lường. Hạn chế này tương tự giai đoạn sơ khai của dự báo thời tiết, khi các chuyên gia khí tượng mới chỉ đưa ra những dự đoán có độ chính xác trung bình. Theo thời gian, dự báo thời tiết tiến bộ đủ xa để người dân sử dụng thông tin ấy khi quyết định đi lại, sản xuất hoặc chuẩn bị trước những hiện tượng nguy hiểm. Dự báo bất ổn xã hội cũng có thể tiến bộ theo hướng tương tự, nếu dữ liệu được mở rộng và các phương pháp phân tích ngày càng tinh vi hơn. Siêu máy tính không thể đoán chính xác hành động của từng cá nhân, nhưng có thể nhận diện xu hướng phản ứng của một cộng đồng dân cư hoặc cả xã hội.