Khóa luận phát triển công cụ phân tích dữ liệu với mô hình trong khoa học xã hội tính toán để hiểu hành vi con người

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM NGUYỄN KIM THIÊN KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP PHÁT TRIỂN CƠNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI MƠ HÌNH TRONG KHOA HỌC XÃ HỘI TÍNH TỐN ĐỂ HIỂU HÀNH VI CON NGƯỜI Developing data analysis tools with models in Computational Social Sciences to understand human behavior KỸ SƯ/ CỬ NHÂN NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM TP HỒ CHÍ MINH, 2023 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM NGUYỄN KIM THIÊN – 17521078 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP PHÁT TRIỂN CƠNG CỤ PHÂN TÍCH DỮ LIỆU VỚI MƠ HÌNH TRONG KHOA HỌC XÃ HỘI TÍNH TỐN ĐỂ HIỂU HÀNH VI CON NGƯỜI Developing data analysis tools with models in Computational Social Sciences to understand human behavior KỸ SƯ/ CỬ NHÂN NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN THS NGUYỄN THỊ THANH TRÚC TP HỒ CHÍ MINH, 2023 THƠNG TIN HỘI ĐỒNG CHẤM KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số …………………… ngày ………………… Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin LỜI CẢM ƠN Em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến người đóng góp hỗ trợ em q trình thực khóa luận tốt nghiệp Sự giúp đỡ người nguồn động lực thiếu để em hoàn thành nhiệm vụ Đầu tiên, em muốn bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến Ths Nguyễn Thị Thanh Trúc Cô dành thời gian, kiến thức kinh nghiệm để dẫn hỗ trợ em suốt q trình khóa luận tốt nghiệp Sự bảo cô giúp em hiểu sâu lĩnh vực phát triển kỹ nghiên cứu Em gửi lời cảm ơn đến khoa Công nghệ phần mềm trường Công nghệ thông tin tạo điều kiện cho em thực khóa luận tốt nghiệp Bằng cách cung cấp chương trình đào tạo chất lượng, tài liệu tham khảo sở vật chất đại, khoa nhà trường tạo môi trường học tập nghiên cứu cách đáng kính Em cảm nhận quan tâm sâu sắc đầu tư từ khoa nhà trường việc phát triển lực kiến thức sinh viên MỤC LỤC CHƯƠNG GIỚI THIỆU 1.1 TỔNG QUAN VỀ ĐỀ TÀI 1.2 MỤC TIÊU NGHIÊN CỨU 1.2.1 Xây dựng cơng cụ phân tích liệu mạnh mẽ .3 1.2.2 Hiểu hành vi người dùng Youtube 1.2.3 Đóng góp vào lĩnh vực khoa học xã hội tính tốn 1.3 Ý NGHĨA NGHIÊN CỨU 1.3.1 Ý nghĩa học thuật 1.3.2 Ý nghĩa ứng dụng 1.3.3 Ý nghĩa xã hội 1.4 PHẠM VI VÀ GIỚI HẠN CỦA NGHIÊN CỨU .6 1.4.1 Phạm vi nghiên cứu .6 1.4.2 Giới hạn nghiên cứu CHƯƠNG LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP 2.1 PHÂN TÍCH DỮ LIỆU TRONG KHOA HỌC XÃ HỘI TÍNH TỐN 2.1.1 Giới thiệu phân tích liệu khoa học xã hội tính toán 2.1.1.1 Định nghĩa phân tích liệu khoa học xã hội tính toán 2.1.1.2 Vai trị phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn 2.1.1.3 Lợi ích thách thức phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn 10 2.1.2 Các phương pháp phân tích liệu phổ biến 12 2.1.2.1 Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis – SNA) 12 2.1.2.2 Phân tích tương tác xã hội (Social Interaction Analysis) 13 2.1.2.3 Phân tích ngữ liệu (Text Analysis) 15 2.1.2.4 Phân tích tư (Opinion Mining/Sentiment Analysis) 16 2.1.2.5 Phân tích liệu địa lý (Geospatial Analysis) 17 CHƯƠNG 3.1 ĐẶC TẢ CÔNG CỤ PHẦN MỀM VÀ KẾT QUẢ 19 ĐẶC TẢ PHẦN MỀM 19 3.1.1 Mục tiêu 19 3.1.2 Yêu cầu chức 19 3.1.3 Yêu cầu phi chức 19 3.1.4 Kiến trúc hệ thống 19 3.1.5 Công cụ công nghệ sử dụng 19 3.1.6 3.2 Giao diện người dùng 19 TRIỂN KHAI PHẦN MỀM 19 3.2.1 Môi trường triển khai 19 3.2.2 Quy trình triển khai 19 3.2.3 Cấu hình phần mềm bước cài đặt 19 3.3 KẾT QUẢ THỰC HIỆN 19 3.3.1 Thu thập liệu 19 3.3.2 Kết phân tích trực quan hóa liệu 19 3.3.3 Đánh giá hiệu suất phần mềm 19 3.4 3.4.1 KHẢ NĂNG MỞ RỘNG VÀ TÙY CHỈNH 19 Tính mở rộng 19 3.5 KIỂM THỬ VÀ ĐÁNH GIÁ 19 3.6 HẠN CHẾ VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN TIẾP THEO 19 DANH MỤC HÌNH Hình 1.1: Tên hình DANH MỤC BẢNG Bảng 1.1: Tên bảng Bảng 2.1: Tên bảng 18 hành vi người dùng trực tuyến cung cấp thông tin giá trị xã hội, văn hóa tư người giới kỹ thuật số Nghiên cứu tạo đóng góp quan trọng cho lĩnh vực khoa học xã hội tính tốn cơng nghệ thơng tin Việc phát triển áp dụng phương pháp phân tích liệu lĩnh vực giúp tăng cường khả nắm bắt đánh giá phức tạp hành vi người mơi trường trực tuyến Ngồi ra, nghiên cứu cịn cung cấp thơng tin quan trọng cho nhà quản lý định sách Việc hiểu rõ hành vi người dùng tảng YouTube giúp nhà quản lý đưa định thông minh hiệu quản lý, an ninh, quảng cáo trải nghiệm người dùng tảng Cuối cùng, nghiên cứu có tầm quan trọng người dùng cuối Việc phân tích hành vi tương tác người dùng YouTube cung cấp thơng tin hữu ích để người dùng tự nhận biết điều chỉnh hành vi mình, từ tạo mơi trường trực tuyến an tồn, tích cực mang lại lợi ích cho người Tổng kết lại, nghiên cứu mang ý nghĩa học thuật, ứng dụng xã hội cách đóng góp vào việc hiểu phân tích hành vi người tảng YouTube thông qua phát triển cơng cụ áp dụng mơ hình khoa học xã hội tính tốn Nghiên cứu cung cấp thông tin quan trọng cho lĩnh vực khoa học xã hội, doanh nghiệp, nhà quản lý người dùng cuối, góp phần vào phát triển quản lý bền vững môi trường trực tuyến 1.4 Phạm vi giới hạn nghiên cứu 1.4.1 Phạm vi nghiên cứu Nghiên cứu tập trung vào việc phát triển công cụ phân tích liệu dựa mơ hình khoa học xã hội tính tốn để hiểu hành vi người tảng YouTube Nghiên cứu sử dụng liệu từ YouTube để xây dựng mơ hình thực phân tích hành vi người dùng Phạm vi nghiên cứu bao gồm việc thu thập liệu từ YouTube áp dụng phương pháp cơng cụ phân tích liệu để hiểu hành vi người Nghiên cứu tập trung vào yếu tố lượt xem, bình luận, đánh giá, tương tác xã hội đặc điểm nội dung để tìm hiểu cách người tương tác tảng 1.4.2 Giới hạn nghiên cứu Mặc dù nghiên cứu có mục tiêu quan trọng tiềm việc hiểu hành vi người tảng YouTube, tồn số giới hạn: • Giới hạn liệu: Nghiên cứu sử dụng liệu từ YouTube giới hạn khoảng thời gian định số kênh/công cụ phân tích cụ thể Do đó, kết nghiên cứu khơng phản ánh tồn diện hành vi tất người dùng YouTube • Giới hạn mơ hình: Nghiên cứu xây dựng mơ hình khoa học xã hội tính tốn dựa liệu từ YouTube, nhiên, xác hiệu mơ hình bị ảnh hưởng hạn chế phương pháp công cụ phân tích liệu sử dụng • Giới hạn nguồn liệu: Dữ liệu từ YouTube chứa rào cản quyền riêng tư khả truy cập Một số nguồn liệu khơng cơng khai bị giới hạn quyền truy cập, dẫn đến việc hạn chế khả thu thập liệu tồn diện • Giới hạn thời gian: Do tính chất đề tài nghiên cứu, khơng thể phân tích đánh giá tồn q trình phát triển biến đổi hành vi người YouTube Nghiên cứu giới hạn khoảng thời gian cụ thể tập trung vào khía cạnh quan trọng • Giới hạn lý thuyết phương pháp: Nghiên cứu dựa mơ hình khoa học xã hội tính tốn, nhiên, có lý thuyết phương pháp khác lĩnh vực chưa khám phá không áp dụng nghiên cứu Do đó, nghiên cứu tập trung vào mơ hình chọn khơng sâu vào lĩnh vực khác • Giới hạn địa lý ngơn ngữ: Nghiên cứu hạn chế việc sử dụng liệu từ số khu vực địa lý cụ thể bị giới hạn ngơn ngữ nội dung YouTube Điều ảnh hưởng đến khả tổng quát hóa áp dụng kết nghiên cứu cho môi trường khác Tuy nhiên, dù có giới hạn nêu trên, nghiên cứu mang lại thông tin quan trọng có giá trị việc hiểu hành vi người tảng YouTube cung cấp sở cho nghiên cứu tương lai lĩnh vực Hình 1.1: Tên hình Bảng 1.1: Tên bảng Chương LÝ THUYẾT VÀ PHƯƠNG PHÁP 2.1 Phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn 2.1.1 Giới thiệu phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn 2.1.1.1 Định nghĩa phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn Phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn q trình sử dụng phương pháp cơng cụ tính tốn để khám phá, xử lý hiểu liệu số hóa lĩnh vực khoa học xã hội Nó bao gồm việc áp dụng kỹ thuật từ khoa học liệu, thống kê, máy học lý thuyết mạng xã hội để trích xuất thơng tin, tạo mơ hình liệu, phân tích hành vi tương tác người Phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn giúp hiểu sâu mối quan hệ xã hội, tương tác người, ảnh hưởng yếu tố xã hội đến hành vi người Nó cho phép khám phá xu hướng, phân loại dự đoán hành vi, tạo hiểu biết cần thiết để đưa định chiến lược thông minh nhiều lĩnh vực tiếp thị, quản lý nguồn lực, nghiên cứu xã hội, sách cơng,… 2.1.1.2 Vai trị phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn Phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn đóng vai trị quan trọng việc cung cấp thông tin hiểu biết tượng xã hội hành vi người Với phát triển cơng nghệ việc số hóa liệu, có sẵn lượng lớn thơng tin hành vi, ý kiến, tương tác mối quan hệ người Các phương pháp cơng cụ phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn cho phép chúng ta: Khám phá khai phá liệu: Chúng ta tìm hiểu khám phá mẫu, xu hướng cấu trúc liệu xã hội Điều giúp hiểu rõ cách người tương tác, hành vi phản ứng môi trường kỹ thuật số xã hội trực tuyến Ví dụ, thơng qua phân tích liệu từ tảng mạng xã hội, tìm hiểu mối quan hệ xã hội, lan truyền thông tin phản hồi người dùng mạng xã hội Phân loại dự đốn hành vi: Phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn cho phép xây dựng mơ hình liệu áp dụng thuật toán máy học để phân loại dự đoán hành vi người Ví dụ, xây dựng mơ hình để phân loại ý kiến người dùng dựa liệu từ bình luận đánh giá trang web, giúp hiểu ý kiến công chúng tư xã hội Định hướng định sách: Phân tích liệu lĩnh vực cung cấp thông tin cần thiết cho việc đưa định thông minh định hướng chiến lược nhiều lĩnh vực Ví dụ, phân tích liệu lĩnh vực tiếp thị giúp hiểu rõ đối tượng khách hàng, xu hướng tiêu dùng hiệu chiến dịch tiếp thị, từ giúp cải thiện kế hoạch chiến lược tiếp thị 2.1.1.3 Lợi ích thách thức phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn Lợi ích: • Cung cấp thơng tin hiểu biết: Phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn giúp có thông tin hiểu biết sâu hành vi người, xu hướng xã hội tương tác cá nhân Điều đóng góp quan trọng việc nắm bắt thay đổi xã hội đưa định thơng minh • Hỗ trợ định chiến lược: Phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn cung cấp thơng tin quan trọng cho trình định lập kế hoạch chiến lược Nó giúp hiểu rõ nhóm đối tượng, khách hàng người dùng, từ đưa chiến lược tiếp thị, quản lý tài ngun, sách cơng hiệu • Dự đốn ứng phó với xu hướng: Phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn cho phép dự đốn ứng phó với xu hướng xã hội, tư 10 hành vi người Điều hỗ trợ việc thiết kế sản phẩm, dịch vụ sách phù hợp với nhu cầu mong đợi người dùng Thách thức:  Quản lý liệu bảo mật: Phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn địi hỏi quản lý bảo mật liệu nhạy cảm người dùng Điều đặt thách thức việc đảm bảo tính riêng tư an toàn liệu, đồng thời tuân thủ quy định quyền riêng tư liên quan  Độ tin cậy khả mơ hình hóa: Phân tích liệu lĩnh vực địi hỏi đảm bảo độ tin cậy kết phân tích Điều đặt thách thức việc xác định mơ hình phù hợp, đảm bảo độ tin cậy khả áp dụng cho tình khác  Dữ liệu có tính thiên vị: Khi phân tích liệu xã hội, có nguy xảy tượng thiên vị việc thu thập xử lý liệu Dữ liệu từ dấu chân kỹ thuật số khơng phản ánh hồn tồn tập thể Ví dụ: liệu dấu chân kỹ thuật số thu thập từ mạng xã hội không phản ánh người già, họ đa phần khơng tiếp xúc nhiều với thiết bị điện tử  Khả mở rộng tương thích: Khi xây dựng phần mềm cơng cụ phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn, cần xem xét khả mở rộng tương thích với nguồn liệu công nghệ khác Điều đảm bảo tính linh hoạt khả tương tác với hệ thống nguồn liệu khác  Hiểu biết lĩnh vực xã hội: Để hiểu phân tích liệu xã hội cách hiệu quả, cần có kiến thức lĩnh vực xã hội nghiên cứu Điều bao gồm hiểu biết yếu tố xã hội, tâm lý, văn hóa ngữ cảnh xã hội để diễn giải hiểu rõ kết phân tích liệu  Xử lý liệu lớn tính tốn hiệu suất cao: Phân tích liệu xã hội thường đối mặt với quy mô lớn tốc độ tăng trưởng nhanh liệu Điều 11 đòi hỏi khả xử lý liệu lớn tính tốn hiệu suất cao để đảm bảo khả phân tích nhanh chóng xác 2.1.2 Các phương pháp phân tích liệu phổ biến 2.1.2.1 Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis – SNA) Phân tích mạng xã hội (Social Network Analysis - SNA) phương pháp phân tích liệu xã hội tập trung vào việc nghiên cứu cấu trúc mối quan hệ thành viên mạng xã hội Mạng xã hội biểu diễn dạng đồ thị, thành viên mạng biểu thị đỉnh (nodes), mối quan hệ thành viên biểu diễn cạnh (edges) kết nối đỉnh Trong phân tích mạng xã hội, có số khái niệm quan trọng: Bậc (Degree): Bậc đỉnh mạng xã hội số lượng cạnh kết nối đến đỉnh Bậc thể mức độ tương tác quan hệ thành viên mạng Trung tâm (Centrality): Trung tâm đặc trưng để đo đạc mức độ quan trọng đỉnh mạng xã hội Có nhiều độ đo trung tâm khác trung tâm bậc (degree centrality), trung tâm trung gian (betweenness centrality), trung tâm gần (closeness centrality) Cộng đồng (Community): Cộng đồng mạng xã hội nhóm thành viên có mối quan hệ mạnh với mối quan hệ với thành viên khác mạng Phân tích cộng đồng giúp hiểu rõ tổ chức cấu trúc mạng xã hội Một nghiên cứu thực sử dụng phân tích mạng xã hội "A Study of Online Social Networks" Lada A Adamic Eytan Adar (2003) Nghiên cứu tập trung vào việc phân tích cấu trúc tính chất mạng xã hội trực tuyến 12 Trong nghiên cứu này, tác giả thu thập liệu từ trang web xã hội xây dựng mạng xã hội cách biểu diễn thành viên dạng đỉnh mối quan hệ kết nối dạng cạnh Sau đó, họ áp dụng phương pháp phân tích mạng xã hội để khám phá cấu trúc, bao gồm số phân tích chính: Bậc (Degree): Tác giả tính tốn bậc đỉnh mạng, tức số lượng kết nối mà thành viên có với thành viên khác mạng Bậc sử dụng để đo đạc mức độ tương tác thành viên Trung tâm trung gian (Betweenness Centrality): Trung tâm trung gian sử dụng để xác định thành viên có vai trị quan trọng việc truyền tải thông tin thành viên khác mạng Tác giả tính tốn trung tâm trung gian đỉnh để xác định thành viên có ảnh hưởng cao việc truyền thơng tin mạng Phân tích cộng đồng (Community Analysis): Tác giả sử dụng thuật toán phân cụm để phân chia mạng xã hội thành cộng đồng nhỏ Việc phân tích cộng đồng giúp xác định nhóm thành viên có mối quan hệ mạnh với mối quan hệ với nhóm thành viên khác Tác giả sử dụng thuật toán phân cụm Girvan-Newman để xác định cấu trúc cộng đồng mạng Kết nghiên cứu cung cấp thông tin cấu trúc mạng xã hội trực tuyến, bao gồm phân bố bậc thành viên, thành viên có trung tâm trung gian cao, cộng đồng mạng Những phân tích giúp hiểu rõ mơ hình tương tác xã hội cấu trúc mạng xã hội trực tuyến 2.1.2.2 Phân tích tương tác xã hội (Social Interaction Analysis) Phân tích tương tác xã hội phương pháp phân tích liệu xã hội tập trung vào việc nghiên cứu phân tích hoạt động tương tác xã hội môi 13 trường kỹ thuật số Dưới số phương pháp kỹ thuật phân tích tương tác xã hội: Phân tích bình luận: Phương pháp tập trung vào việc phân tích bình luận, đánh giá phản hồi từ người dùng tảng mạng xã hội trang web có tính tương tác Bằng cách áp dụng kỹ thuật xử lý ngôn ngữ tự nhiên phương pháp phân loại, phân tích hiểu ý kiến, tư thái độ người dùng Phân tích thảo luận: Phương pháp tập trung vào việc phân tích thảo luận tranh luận thành viên nhóm, cộng đồng mạng xã hội Các kỹ thuật phân tích thảo luận giúp xác định mẫu giao tiếp, quan điểm đối lập vai trò thành viên thảo luận Phân tích hành vi mạng xã hội: Phương pháp tập trung vào việc phân tích hành vi người dùng mạng xã hội, bao gồm việc theo dõi hoạt động, tương tác tương tác thành viên Phân tích hành vi mạng xã hội giúp hiểu rõ lan truyền thông tin, tương tác mẫu hành vi người dùng tảng xã hội Phân tích ảnh hưởng xã hội: Phương pháp tập trung vào việc phân tích ảnh hưởng xã hội thành viên mạng Các số độ đo sử dụng để xác định sức mạnh mối quan hệ vai trò thành viên việc lan truyền thông tin, tác động lên tạo ảnh hưởng mạng Các nghiên cứu lĩnh vực thường tập trung vào khía cạnh tương tác thành viên mạng xã hội, lan truyền thông tin ảnh hưởng xã hội, mơ hình hóa hành vi xã hội, phát cộng đồng mạng lưới, phân tích bình luận thảo luận, nhiều khía cạnh khác tương tác xã hội tảng mạng xã hội trang web có tính tương tác 14 2.1.2.3 Phân tích ngữ liệu (Text Analysis) Phân tích ngữ liệu trình áp dụng phương pháp kỹ thuật để hiểu, phân tích rút trích thơng tin từ liệu ngôn ngữ văn Dưới số phương pháp kỹ thuật phổ biến phân tích ngữ liệu: Phân tích từ vựng (Lexical Analysis): Phương pháp tập trung vào việc phân tích từ vựng từ ngữ văn Các kỹ thuật phân tích từ vựng bao gồm đếm số lượng từ, xác định từ loại, tìm kiếm từ khóa quan trọng xác định tần suất sử dụng từ văn Phân tích cú pháp (Syntactic Analysis): Phương pháp tập trung vào việc phân tích cấu trúc ngữ pháp văn Các kỹ thuật phân tích cú pháp bao gồm phân tích câu, xác định vai trị từ câu, tìm kiếm cấu trúc ngữ pháp định phát quan hệ cú pháp từ Phân tích tinh thần (Sentiment Analysis): Phương pháp tập trung vào việc xác định tinh thần, ý kiến thái độ văn Các kỹ thuật phân tích tinh thần bao gồm phân loại tích cực, tiêu cực trung lập, xác định cảm xúc ý kiến người viết, phát tình hình cảm xúc văn Phân tích đồng nghĩa ngữ nghĩa (Semantic and Thematic Analysis): Phương pháp tập trung vào việc hiểu ý nghĩa chủ đề văn Các kỹ thuật phân tích đồng nghĩa ngữ nghĩa bao gồm phát từ đồng nghĩa, tạo biểu đồ từ vựng, xác định chủ đề phát mối quan hệ ngữ nghĩa văn Phương pháp thường kỹ sư làm việc tảng mạng xã hội trực tuyến để tạo tính tự động lọc nội dung văn không phù hợp với người dùng theo sách tiêu chuẩn cộng đồng 15 2.1.2.4 Phân tích tư (Opinion Mining/Sentiment Analysis) Phân tích tư trình nghiên cứu đánh giá quy trình tư duy, khả suy luận logic người Trong lĩnh vực phân tích liệu khoa học xã hội tính tốn, phân tích tư áp dụng để hiểu tư định người dùng việc sử dụng công cụ dịch vụ trực tuyến Dưới số phương pháp kỹ thuật phân tích tư phổ biến: Phân tích mơ hình tư (Model-Based Reasoning): Phương pháp tập trung vào việc phân tích xây dựng mơ hình tư để đánh giá trình suy luận tư người Các mơ hình sử dụng để mô định hành vi người dùng tình khác Phân tích luồng tư (Flow-Based Reasoning): Phương pháp tập trung vào việc phân tích luồng tư duy, tức trình suy nghĩ logic người dùng từ lúc nhận thông tin đưa định hành động Các kỹ thuật phân tích luồng tư bao gồm phân tích bước tư duy, q trình suy luận trích xuất thông tin quan trọng luồng tư Phân tích ràng buộc tư (Constraint-Based Reasoning): Phương pháp tập trung vào việc phân tích ràng buộc tư mà người dùng áp dụng định hành vi họ Các ràng buộc tư bao gồm giới hạn, ưu tiên điều kiện mà người dùng xác định trình suy nghĩ đưa định Một nghiên cứu thực theo phương pháp để phân tích tư duy, đánh giá cải thiện trải nghiệm người dung tảng trực tuyến: "An Analysis of User Decision-Making Process in E-commerce Platforms Using Cognitive Modeling" Tóm tắt nghiên cứu: Nghiên cứu nhằm phân tích trình đưa định người dùng việc mua hàng tảng thương mại điện tử 16 Phương pháp phân tích tư áp dụng để xây dựng mơ hình tư suy nghĩ người dùng trình mua hàng trực tuyến Các định phân tích bao gồm lựa chọn sản phẩm, đánh giá so sánh giá cả, đưa định mua hàng quản lý giỏ hàng Nghiên cứu nhằm hiểu rõ trình tư định người dùng, từ đề xuất cải tiến gợi ý để nâng cao trải nghiệm người dùng tảng thương mại điện tử Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích tư dựa mơ hình hóa tư người dùng Dữ liệu thu thập thông qua khảo sát ghi lại hoạt động người dùng tảng thương mại điện tử Các kỹ thuật phân tích tư phân tích luồng tư phân tích ràng buộc tư áp dụng để xác định bước tư duy, trình suy nghĩ ràng buộc tư mà người dùng áp dụng định mua hàng Kết nghiên cứu: Nghiên cứu cung cấp nhìn sâu sắc trình tư định người dùng môi trường thương mại điện tử Điều giúp hiểu rõ yếu tố ảnh hưởng định mua hàng người dùng đề xuất cải tiến để tăng cường trải nghiệm người dùng Các kết nghiên cứu áp dụng để phát triển giao diện người dùng tốt hơn, cung cấp gợi ý sản phẩm phù hợp cải thiện quy trình mua hàng tảng thương mại điện tử 2.1.2.5 Phân tích liệu địa lý (Geospatial Analysis) Phân tích liệu địa lý trình nghiên cứu phân tích thơng tin dựa vị trí địa lý liệu Đây phương pháp phân tích liệu phổ biến lĩnh vực khoa học xã hội tính tốn, cho phép hiểu rõ mối quan hệ địa điểm biến số khác Dưới ví dụ nghiên cứu thực theo phương pháp phân tích liệu địa lý: 17 Tiêu đề nghiên cứu: "Analyzing the Relationship Between Air Pollution and Health Outcomes Using Geospatial Data Analysis" Tóm tắt nghiên cứu: Nghiên cứu nhằm phân tích mối quan hệ nhiễm khơng khí kết sức khỏe sử dụng phương pháp phân tích liệu địa lý Dữ liệu địa lý sử dụng bao gồm số ô nhiễm khơng khí từ trạm giám sát, liệu dân số, liệu sức khỏe cư dân khu vực nghiên cứu Phân tích liệu địa lý áp dụng để xác định mức độ tác động nhiễm khơng khí lên sức khỏe cộng đồng xác định khu vực có nguy cao vấn đề nhiễm khơng khí sức khỏe Phương pháp nghiên cứu: Nghiên cứu sử dụng kỹ thuật phân tích liệu địa lý xác định vị trí, tạo đồ phân tích không gian để khám phá mối quan hệ ô nhiễm khơng khí sức khỏe Các cơng cụ phân tích liệu địa lý, chẳng hạn hệ thống thông tin địa lý (GIS) phần mềm xử lý liệu địa lý, sử dụng để thu thập, quản lý phân tích liệu địa lý Kết nghiên cứu: Nghiên cứu xác định mối quan hệ mức độ nhiễm khơng khí vấn đề sức khỏe bệnh hô hấp, bệnh tim mạch vấn đề khác 18 Chương ĐẶC TẢ CÔNG CỤ PHẦN MỀM VÀ KẾT QUẢ 3.1 Đặc tả phần mềm 3.1.1 Mục tiêu 3.1.2 Yêu cầu chức 3.1.3 Yêu cầu phi chức 3.1.4 Kiến trúc hệ thống 3.1.5 Công cụ công nghệ sử dụng 3.1.6 Giao diện người dùng 3.2 Triển khai phần mềm 3.2.1 Mơi trường triển khai 3.2.2 Quy trình triển khai 3.2.3 Cấu hình phần mềm bước cài đặt 3.3 Kết thực 3.3.1 Thu thập liệu 3.3.2 Kết phân tích trực quan hóa liệu 3.3.3 Đánh giá hiệu suất phần mềm 3.4 Khả mở rộng tùy chỉnh 3.4.1 Tính mở rộng 3.5 Kiểm thử đánh giá 3.6 Hạn chế hướng phát triển 19 TÀI LIỆU THAM KHẢO Theo chuẩn IEEE 20