Nhận định, soi kèo Deportivo Xinabajul vs Guastatoya, 09h00 ngày 24/4: Ngắt mạch toàn thua

Báo chí dữ liệu là loại hình báo chí mới, kết hợp khả năng khai thác thông tin của nhà báo với khả năng phân tích của nhà thống kê và khả năng đồ họa của nhà mô hình hóa.

Triển khai báo chí dữ liệu là xu hướng tất yếu hiện nay khi cách trình bày các tác phẩm báo chí - truyền thông truyền thống không thu hút được sự chú ý của công chúng. Báo chí phải thay đổi cách trình bày để công chúng có thể tiếp cận thông tin một cách nhanh chóng nhất. Các dữ liệu, số liệu, dẫn chứng phải được hình ảnh hóa qua các biểu đồ, thông tin đồ họa (infographics)..., tạo ra sự bắt mắt, phong phú thông tin trong một sản phẩm báo chí.

Khi mô hình “công chúng là trọng tâm - audience first” được áp dụng một cách rộng rãi, hoạt động tiếp nhận thông tin của công chúng đang dần “di cư” lên các nền tảng số, thì thông tin đã và đang tự tiếp cận đến công chúng mà không phân biệt nguồn phát của thông tin. Muốn gắn kết độc giả, công chúng, cơ quan báo chí truyền thông cần có các đặc trưng riêng, bản sắc riêng với thế mạnh riêng có của mình để không bị hoà lẫn vào các dòng thông tin khác. Báo chí dữ liệu có thể tham gia giải quyết vấn đề này.

Các công nghệ như AI, điện toán đám mây (Cloud computing), dữ liệu lớn (Big Data), Internet vạn vật (IoT), công nghệ chuỗi khối (Blockchain), vũ trụ ảo (Metaverse)...  được xem như “dưỡng chất” để báo chí dữ liệu phát triển.

Trong bối cảnh AI bùng nổ, báo chí dữ liệu ngày càng có vai trò quan trọng tại các cơ quan báo chí. Với sự hỗ trợ của AI, các cơ quan báo chí có thể khai thác nguồn dữ liệu mở không giới hạn trên Internet, nhờ đó có thêm dữ liệu để xây dựng các tuyến bài chất lượng.

Tuy nhiên, các dữ liệu đang tồn tại trên Internet mà các nhà khoa học thu thập được để huấn luyện cho phần mềm AI gồm cả dữ liệu đúng và dữ liệu sai. Cần lưu ý, các phần mềm sử dụng AI cũng có thể được sử dụng và huấn luyện các dữ liệu có chủ ý tạo ra thông tin sai lệch, gây nhầm lẫn. Nếu bị lạm dụng để sản xuất nội dung báo chí có thể sẽ dẫn tới các thông tin, xuyên tạc. Vì thế, việc kiểm duyệt nội dung được tạo ra bởi các phần mềm ứng dụng AI là một thách thức lớn trong hoạt động báo chí, truyền thông.

Thực tiễn cho thấy, dưới tác động của môi trường truyền thông số, nhiều cơ quan báo chí Việt Nam đã triển khai khá hiệu quả loại hình báo chí dữ liệu.

Có thể nói, chúng ta đã hội nhập rất nhanh và dần từng bước tiếp cận, ngang bằng các cơ quan báo chí trong khu vực và thế giới về hoạt động báo chí truyền thông trong kỷ nguyên AI. Một số “điểm sáng” về báo chí dữ liệu có thể kể tới như Báo Nhân Dân, Vietnamplus… Song xét trên bình diện chung, độ sâu của các sản phẩm báo chí dữ liệu ở Việt Nam vẫn đang ở ngưỡng nhất định.

Những điều kiện cần và đủ

Sản phẩm báo chí chỉ được coi là báo chí dữ liệu nếu dữ liệu có vai trò dẫn dắt, làm sáng tỏ một vấn đề nào đó. Công chúng đòi hỏi phóng viên, nhà báo phải có khả năng phân tích, đánh giá dữ liệu chứ không chỉ đơn giản là trình bày dữ liệu một cách khô khan, trống rỗng, khiến công chúng không hiểu được cặn kẽ và phải tự phân tích, đánh giá.

Quy trình ứng dụng khoa học dữ liệu vào báo chí, sáng tạo ra sản phẩm báo chí dữ liệu của các cơ quan báo chí gồm các bước: Lên ý tưởng; Xác định, định danh dữ liệu và nguồn kết xuất dữ liệu; Lựa chọn dữ liệu từ các nguồn dữ liệu mở trên không gian mạng và các nguồn dữ liệu hiện có; Làm giàu dữ liệu dựa trên các nền tảng công nghệ; Phân tích, đánh giá, xây dựng bộ nội dung; Trực quan hóa để tạo ra các tuyến bài ứng dụng báo chí dữ liệu.

Dựa trên AI, các cơ quan báo chí sẽ tạo ra rất nhiều nội dung hấp dẫn công chúng. Các cơ quan báo chí đang có rất nhiều “kho vàng” dữ liệu lưu trữ. Nếu làm tốt việc liên kết, chia sẻ dữ liệu thì có thể tạo nên nhiều tuyến bài tốt và hiệu quả hơn.

Thiết nghĩ, báo chí Việt Nam nên xây dựng hệ sinh thái báo chí, nơi mà các cơ quan báo chí có thể chia sẻ dữ liệu, đồng hành với nhau tạo nên kho dữ liệu dùng chung để bớt đi sự lo ngại đối với những tác động không tốt của AI.

Các cơ quan quản lý như Ban Tuyên giáo, Bộ Thông tin và Truyền thông cùng các hiệp hội chuyên ngành như Hội Nhà báo Việt Nam phải có hướng dẫn, định hướng, xây dựng nền tảng dùng chung của cơ quan báo chí, tạo “sân chơi chung”, khi cần có thể chia sẻ dữ liệu cho nhau, từ đó phát huy tối đa tiềm năng của báo chí dữ liệu.

Về phía các cơ quan báo chí, cần xây dựng kế hoạch chuyển đổi mô hình hoạt động trên cơ sở xây dựng tòa soạn số, phát triển đa dạng sản phẩm báo chí số trên các nền tảng khác nhau để tăng tương tác với độc giả, hướng tới hoạt động  phát triển bền vững trên môi trường số.

Đồng thời, các cơ quan báo chí cần thực hiện đánh giá, xử lý dữ liệu, dự báo, giám sát chất lượng thông tin để thực hiện đánh giá mức độ trưởng thành số của cơ quan mình, ứng dụng công nghệ một cách thống nhất, an toàn và bền vững.

Các cơ sở đào tạo báo chí - truyền thông cũng phải có sự thay đổi chương trình đào tạo phù hợp với yêu cầu mới, dựa trên các nền tảng công nghệ. Cần mở rộng, cập nhật và xây dựng chương trình đào tạo báo chí số để chuẩn bị nguồn lực cung ứng cho tòa soạn số trong tương lai. Mặt khác cũng cần xây dựng và triển khai các chương trình đào tạo, đào tạo lại đối với lãnh đạo, phóng viên, biên tập viên… của các tòa soạn về các kỹ năng cơ bản, cần thiết trong xây dựng, triển khai, thực thi và vận hành tòa soạn số, ưu tiên phát triển báo chí dữ liệu.

Báo chí dữ liệu ngày càng có vai trò quan trọng tại các cơ quan báo chí. Theo đó, các cơ quan báo chí truyền thông trên thế giới có thể ứng dụng AI và báo chí dữ liệu để quản lý toà soạn, sáng tạo tác phẩm báo chí và đa dạng hoá các kênh phát hành.

Thông qua phân tích dữ liệu thô thu thập được bằng các công cụ/phần mềm hỗ trợ, nhà báo, phóng viên với sự nhạy bén và kỹ năng nghiệp vụ làm nghề, có thể tìm ra những điểm bất thường hoặc nổi bật của một sự việc/hiện tượng để lên kế hoạch triển khai tuyến bài chất lượng cao, đáp ứng nhu cầu của công chúng độc giả. Với đa dạng ứng dụng công nghệ, các tuyến bài báo chí dữ liệu sẽ được hình thành một cách nhanh chóng, dễ dàng hơn rất nhiều so với khi làm báo theo cách thức truyền thống trước kia.