Khoa học du lịch
-Scientific article (dịch)-
Trích dẫn hoàn chỉnh
Höchtl, J., Parycek, P., & Schöllhammer, R. (2016). Big data in the policy cycle: Policy decision making in the digital era. Journal of Organizational Computing and Electronic Commerce, 26(1–2), 147–169.
Địa chỉ trang web truy cập
https://doi.org/10.1080/10919392.2015.1125187
Từ khóa
Big data; business intelligence; data analytics; e – governance; policy cycle; public policy.
Tóm tắt
Bất chấp mối liên quan mật thiết với khoa học chính trị, sự tác động qua lại giữa đổi mới công nghệ và thay đổi chính trị trong kỉ nguyên Big data vẫn còn là một chủ đề khá trì trệ. Phần lớn nghiên cứu tập trung vào khái niệm chính phủ điện tử và quản trị điện tử, và làm thế nào mà các hoạt động chính phủ hiện có được thực hiện thông qua một bộ máy hành chính công quan liêu lại có thể được qua cải thiện nhờ công nghệ. Bài báo này cố gắng xây dựng một cầu nối giữa lĩnh vực quản trị điện tử và các lí thuyết về hành chính công (public administration) mà ở đó lí thuyết về hành chính công còn lâu mới tiếp cận được với quan điểm cung cấp dịch vụ và các lí thuyết này chiếm ưu thế trong các nghiên cứu về chính phủ điện tử. Bằng cách sử dụng quy trình chính sách như là một mô hình chung cho các quá trình chính sách cũng như phát triển chính sách, bài báo này thể hiện một cách nhìn mới về cách ra quyết định chính sách dựa trên nền tảng ICT và Big Data.
The big data - revised policy cycle.
Nội dung quan trọng:
Môi trường của hệ thống chính sách thường ảnh hưởng đến hình thức biểu hiện của điều kiện kinh tế - xã hội, giữ vai trò trong sự lan truyền hoặc chuyển các ý tưởng mà không ảnh hưởng đến năng lực của công nghệ (Meijer and Löfgren 2015).
Quá trình hoạch định chính sách (the policy making process)
Khái niệm quản trị (governance) đã được sử dụng trong nhiều lĩnh vực. Chẳng hạn như Kjaer (2004) đã phân biệt giữa quản trị trong hành chính công và chính sách công, quản trị trong các quan hệ quốc tế, quản trị EU, quản trị trong chính trị học so sánh và quản trị tốt theo World Bank (Rhodes 2007).
Theo mục đích của nghiên cứu này, chúng tôi tập trung vào quản trị trong lĩnh vực hành chính công và chính sách công, bằng cách sử dụng một định nghĩa chung của Rhodes:
Sự phụ thuộc lẫn nhau giữa các tổ chức. Quản trị (governance) rộng hơn quản lí (government), bao trùm cả các chủ thể phi nhà nước (non-state). Sự thay đổi các ranh giới của chính phủ có nghĩa là ranh giới giữa công, tư và (tổ chức) tình nguyện có sự dịch chuyển và trở nên mờ nhạt.
Tương tác liên tục giữa các thành viên trong mạng lưới, được tạo ra bởi nhu cầu trao đổi nguồn lực và thỏa thuận các mục đích chung.
Các tương tác giống như trò chơi, dựa vào niềm tin và được điều hòa bởi các nguyên tắc của trò chơi mà nguyên tắc đó đã được các thành viên trong hệ thống thỏa thuận và đồng ý.
Mức độ tự chủ/ tự trị (autonomy) đáng kể. Các mạng lưới không chịu trách nhiệm trước nhà nước, chúng tự tổ chức. Mặc dù chính phủ không có vị trí đặc quyền, chủ đạo, nó có thể chỉ đạo mạng lưới một cách gián tiếp và thiếu hoàn hảo.
Theo nghĩa rộng, quản trị liên quan đến “cách mà các mạng lưới cơ quan không chính thức bổ sung và thay thế thẩm quyền chính thức của chính phủ. Nó khám phá những hạn chế của chính phủ và tìm cách phát triển một cái nhìn đa dạng hơn về quyền lực nhà nước cũng như việc thực hiện quyền lực đó (Rhodes 2007, 1247). Điều này thúc đẩy chính phủ thay đổi từ cấu trúc truyền thống (ra lệnh từ trên xuống dưới) sang cấu trúc có trưng cầu dân ý và có sự tham gia của công chúng trong quá trình ra quyết định chính sách. Các ranh giới giữa nhà nước và cộng đồng dân sự đang thay đổi và trở nên thông thoáng hơn. Điều này được thúc đẩy bởi những thể thức tương tác và sự tham gia mới nhờ các phương tiện ICT. Claus Offe mô tả sự cộng tác giữa nhà nước và nhân dân như là một hệ thống cộng tác của “những người thực thi, cho dù họ là ai, [là người] mà có thể hành động một cách hợp lí và hợp pháp mà không bị phản đối, bao gồm tất cả các bên có liên quan” (Offe 2009, 551).
Chu trình chính sách
Chu trình chính sách là một mô hình chung mô tả quá trình ra quyết định và thực thi chính sách. Thực chất, mô hình này nhằm xác định các giai đoạn của quá trình chính sách mà sau đó có thể quay lại để nghiên cứu (Anderson 1972). Như các tác giả trước đó đã chỉ ra, “việc xác định các hoạt động chức năng đặc thù trong chu trình chính sách có hơi tùy tiện” (Nachmias and Felbinger 1982, 303). Vì vậy, không có gì đáng ngạc nhiên khi có ý kiến cho rằng chu trình chính sách không thật sự hữu dụng trong quá trình hình thành chính sách thật sự và rằng nó đã quá nhấn mạnh đến quá trình hơn là chất lượng hoặc kết quả thực hiện (ví dụ như xem Everett 2003). Tuy nhiên, một số khác lại tranh luận rằng vẫn có thể tạo ra một số chính sách tốt từ chu trình chính sách (Bridgman and Davis 2003; Edwards, Howard, and Miller 2001). Edwards và các cộng sự chẳng hạn, đã nhắc đến “ích lợi của việc cắt nhỏ quá trình chính sách thành các bước rõ ràng để quản lí một cách có hệ thống quá trình phát triển chính sách phức tạp (Edwards, Howard, and Miller 2001, 4).
Chu trình chính sách nên được hiểu là một phương tiện dùng để tách (về mặt lí thuyết) quá trình nảy sinh và thực thi chính sách. Rein and Schön (1995) đã mô tả nó như một hoạt động rập khuôn mà ở đó “sự phân tích áp đặt một trình tự của một dãy các hiện tượng liên quan đến quá trình quản lí” (Colebatch 2005, 14). Đây chính là sự áp đặt trình tự cho các hiện tượng làm căn cứ cho bài báo này. Việc phân biệt giữa các giai đoạn đơn lẻ là một công cụ mà chúng tôi sử dụng để giải nghĩa cho quá trình hoạch địnch chính sách phức tạp. Nhờ mô hình chu trình chính sách mà chúng ta nhận ra rằng không có một người duy nhất nào ra quyết định giải quyết vấn đề của chính sách công. Vì vậy, chúng ta có thể sử dụng một hướng tiếp cận khác biệt khi sử dụng ICT và Big Data trong quá trình chính sách.
Từ đó ta có khái niệm “chính sách dựa trên bằng chứng”. Bất chấp triển vọng của dạng hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng thay vì dự đoán, các kết quả khoa học không tự động phiên thành các chính sách tốt hơn (Sanderson 2002; Hertin et al. 2009; Bulmer 1987). Như nhiều tác giả đã chỉ ra, các bằng chứng do nghiên cứu cung cấp “không phải luôn luôn có tầm ảnh hưởng” và có thể “thay thế các sức mạnh chính trị đầy quyền năng của quán tính, tính tiện lợi, ý thức hệ và tài chính”. Như Sanderson and Kogan đã viết, các chính phủ công nhận tính hợp pháp của việc ra quyết định dựa trên bằng chứng nhưng thường chỉ sử dụng bằng chứng nếu nó phù hợp những mục đích và các ưu tiên chính trị đã được xây dựng trước đó (Kogan 1999). Tương tự, Cook khẳng định rằng mục tiêu căn bản của các chính trị gia là được tái đắc cử và không tuân thủ các khuyến nghị dựa trên bằng chứng khoa học và kĩ thuật (Sanderson 2002, 5). Phần lớn lí thuyết về chính sách và ra quyết định dựa vào bằng chứng “vô cùng phù hợp với mô hình ra quyết định hợp lí của quá trình chính sách” (Sanderson 2002, 5). Sự hợp lí ở đây có nghĩa bằng chứng là nền tảng của quyết định. Điều này không nhất thiết phải là trường hợp nếu bằng chứng mâu thuẫn với các mục đích chính trị của chính phủ. Vì nguyên nhân này mà đã có nhiều ý kiến phản biện liên quan đến quá trình hoạch định chính sách dựa trên bằng chứng (Crotty 1998; Guba and Lincoln 1989).
Tuy nhiên, sự tiêm nhiễm các kiến thức chuyên gia và các dữ liệu khách quan có thể nhằm mục đích cải tiến quyết định. Điều này đặc biệt rõ ràng nếu chúng ta xem khả năng của các vòng phản hồi và đánh giá trong bản thân chu trình chính sách. Nachmias and Felbinger (1982, 305) đã phát triển chính xác một mô hình như vậy. Đó là lí do tại sao chúng tôi áp dụng mô hình của họ cho bài báo của mình (Hình 1).
Hình 1. Chu trình chính sách. Agenda setting – Thiết lập chương trình nghị sự; policy discussion – thảo luận chính sách; policy formation – hình thành chính sách; policy acceptance – đồng thuận chính sách; provision of means - pha cung cấp phương tiện; implementation – thực hiện, triển khai; evaluation – đánh giá.
Chu trình chính sách này bao gồm 7 giai đoạn của chu trình chính sách ban đầu cộng với 1 chu trình phản hồi. Bước đầu tiên là thiết lập chương trình nghị sự. Đây là bước xác định vấn đề và hình thành nhu cầu hành động. Điều này dẫn đến thảo luận chính sách nhằm vào xác định con đường đúng đắn để giải quyết vấn đề đã được định nghĩa ở giai đoạn thiết lập chương trình nghị sự. Thảo luận chính sách sẽ khiến sự chú ý của công chúng gia tăng và do đó sẽ giúp lựa chọn chính sách cũng như nền tảng lí thuyết của nó cũng như thỏa mãn các động lực dẫn đến thiết lập chính sách ban đầu. Với tư cách là kết quả thảo luận chính sách, các chính sách thực sự có thể được hình thành và chuyển thành ngôn ngữ lập pháp và hành pháp, và sau đó là chính sách thực sự được thông qua cũng như cung cấp các phương tiện (ngân sách) cần thiết.
Theo sau các bước ban đầu này là việc thực thi chính sách thực sự. Sau khi thực thi sẽ là đánh giá việc cung cấp các phương tiện – là những phương tiện thực sự mang lại hiệu quả cho việc thực thi chính sách. Một khi sự thực thi chính sách đã hoàn thành, đầu tiên người ta tiến hành một đánh giá đầu ra để xác định xem liệu rằng việc thực thi đã thành công hay chưa, sau đó là đánh giá dài hạn để xem lại toàn bộ quá trình từ giai đoạn đầu tiên, tức là từ điểm thiết lập chương trình nghị sự. Giai đoạn đánh giá có thể dẫn đến thay đổi hành vi căn bản bởi vì các kiến thức do đánh giá mang lại có thể ảnh hưởng đến các hành vi trong tương lai. Cũng cần phải nhắc lại rằng có sự khác biệt về quyết định và chi phí giao dịch ở mỗi giai đoạn và rằng giai đoạn càng về sau càng ít đáp ứng ý kiến của công chúng và chuyên gia bên ngoài hơn là các giai đoạn trước đó (Tresch, Sciarini, and Varone 2011, 5).
Thông tin thú vị
Quản lí (government) và quản trị (governance), mặc dù là các thuật ngữ tương tự, được đặc trưng bởi một hệ thống các đặc điểm riêng biệt. Theo Banister and Connolly, đặc điểm khác biệt căn bản giữa quản lí và quản trị là “quản lí nhằm chỉ đến “hành động” còn quản trị là hướng về cấu trúc trừu tượng của cái đang xảy ra và đang thay đổi” (Bannister and Connolly 2009, 9).
Quản trị (governance) là một hệ thống các quyết định và quá trình được thực hiện nhằm phản ánh những kì vọng của xã hội thông qua sự quản lí hoặc các nhà lãnh đạo của chính phủ (government) (Fasenfest 2010, 771). Các chính phủ hoạt động thông qua hệ thống công chức của họ và trực thuộc một cấu trúc quản trị. Hành chính công có thể gọi nôm na là cánh tay hành động của chính phủ, mà sự vận động của nó được định hướng bởi cấu trúc quản trị hiện có và cấu trúc quản trị này khác nhau bởi cách tạo ra các quyết định, loại vấn đề được ưu tiên và mức độ tham gia của xã hội dân sự.
Amie Nguyen (dịch)
Phát triển Smartourism du lịch ngày càng tiện lợi và thông minh là mục tiêu và phương châm mà nhiều doanh nghiệp hướng đến. Đó không chỉ là bước phát triển mang tính bền vững mà còn là tiền đề để nâng cao tiềm năng du lịch. Vì vậy, hôm nay hãy cùng TGROUP nghiên cứu về 10 cách để giúp các điểm đến, doanh nghiệp hoặc cá nhân thực hiện sứ mệnh phát triển du lịch thông minh, góp phần vào sự phát triển chung của toàn ngành du lịch.
Mọi tiến bộ công nghệ đều đi kèm với những kỳ vọng và thách thức. Thực tế ảo trong du lịch cũng vậy, có rất nhiều kỳ vọng về khả năng của VR ứng dụng trong du lịch, tuy nhiên vẫn có những người lo lắng rằng thực tế ảo có thể sẽ thay thế mong muốn du lịch thực sự của du khách. Đánh giá một cách khách quan, vấn đề này hoàn toàn sẽ chẳng có nhiều ảnh hưởng lớn mà ngược lại, công nghệ VR sẽ còn đem đến mặt tích cực cho du lịch với 10 công dụng và lợi ích được liệt kê ngay sau đây.
Trong giai đoạn hiện nay, ngành công nghiệp du lịch chính thống đang phải trải qua một khoảng thời gian chững lại khá lâu do những chuyển biến phức tạp của đại dịch Covid 19, kéo theo đó, những người thích khám phá đến vùng đất mới đang phải tạm hoãn rất nhiều kết hoạch của họ. Để giải quyết tình trạng này, có nhiều phương pháp đang được nghiên cứu tiến hành, nổi bật trong số đó là cơ hội được tạo ra bởi việc nâng tầm chức năng của công nghệ thực tế ảo VR vào du lịch. Nhờ vậy ngay cả khi máy bay không thể xuất phát, khách sạn tiếp tục đóng cửa, vẫn có một số cách thay thế để trải nghiệm hành trình phiêu lưu đâu đó theo ý thích, thư giản tại những nơi bạn muốn đến từ lâu.
Công nghệ thực tế ảo làm điên đảo thế giới trong những năm gần đây, với kính VR đang trở thành một sản phẩm chủ đạo. Trong khi VR được áp dụng cho ngành công nghiệp trò chơi thì với những lĩnh vực khác, bao gồm cả ngành du lịch cũng đang dần nhận ra những tiềm năng mà công nghệ này mang lại với vai trò không chỉ như một sản phẩm tiếp thị mà còn hơn thế nữa. Chính vì vậy, việc hiểu thêm về VR sẽ ứng dụng như thế nào du lịch là một điều cần thiết.
Là một trong số ít doanh nghiệp thuộc lĩnh vực du lịch lọt vào top 60 của sự kiện, TGROUP hy vọng không chỉ ở trong khuôn khổ của cuộc thi mà ở những giai đoạn lâu dài hơn nữa, dự án Smartourism sẽ dần hoàn thiện và mang lại một thói quen du lịch hoàn toàn mới đến với khách hàng, đề cao ý nghĩa, sự tự do và tiện lợi của một hành trình, đi kèm với vấn đề tiết kiệm, liên kết và phát triển đồng đều cùng các tiềm lực văn hóa ở từng địa phương cụ thể và trên toàn khu vực lãnh thổ Việt Nam.
Hệ thống gợi ý Recommender System là một hệ thống lọc thông tin để dự đoán về sở thích của người dùng đối với mặt hàng mặt họ quan tâm, sau đó đưa ra các đề xuất hợp lí có hiệu quả. Hình thức này được sử dụng để cung cấp các kiến nghị, gợi ý trên nhiều lĩnh vực như: YouTube giới thiệu video, Shopee & Tiki giới thiệu sản phẩm liên quan cần mua, Netflix đề xuất phim theo sở thích và Facebook để giới thiệu bạn bè quen biết cũng như các sản phẩm quảng cáo khác,v.v.
Recommender Systems chính là hệ thống giới thiệu dựa trên việc phân tích sở thích hoặc nhu cầu của người dùng. Ví dụ, khi bạn muốn trang trí nhà cửa và việc đầu tiên là mua khung ảnh, sau khi tìm kiếm khung ảnh trên ứng dụng mua sắm, kết quả hiện ra sẽ bao gồm sản phẩm này và kèm theo đó là nhiều sản phẩm khác liên quan đến lĩnh vực trang trí nhà cửa mà bạn đang quan tâm như tranh treo tường, kệ gỗ,... Nhờ vậy bạn sẽ có thêm nhiều gợi ý cho vấn đề mà bản thân đang quan tâm mà đỡ phải mất công suy nghĩ cũng như tìm kiếm từng thứ một. Rất tuyệt vời phải không? Đó chính là kết quả của việc nhà cung cấp nền tảng ứng dụng đã xây dựng hệ thống giới thiệu đề xuất Recommender Systems hiệu quả. Vậy để xây dựng hệ thống gợi ý thỏa mãn người dùng nhất, cần làm theo những bước nào? Dưới đây sẽ là các bước cơ bản cần xác định để xây dựng hệ thống Recommender Systems phù hợp cho nền tảng ứng dụng của bạn.
Phần mềm AI được tích hợp trí thông minh nhân tạo có tỷ lệ lỗi thấp, có thể hoạt động với độ chính xác đáng kinh ngạc. Chính vì thế nó được chọn làm công nghệ tiên phong trong việc phát triển các dự án của nhiều công ty startup trên toàn thế giới. Trong năm 2020 và tương lai sắp tới, công nghệ này vẫn sẽ được kì vọng là một yếu tố quan trọng hỗ trợ nhiều lĩnh vực để phát triển những ý tưởng startup thiết thực hơn đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của nhân loại.
Khoa học du lịch
Quên mật khẩu? Hãy điền địa chỉ email của bạn. Bạn sẽ nhận được một liên kết để tạo một mật khẩu mới.