Ba triệu người đã tham gia nỗ lực do công ty vận hành vệ tinh DigitalGlobe tổ chức để tìm kiếm chiếc máy bay mất tích MH370 của hãng hàng không Malaysia Airlines trong dự án “crowdsourcing” (thu hút khả năng của số đông để giải quyết một vấn đề) lớn nhất từ trước tới nay.
DigitalGlobe thông báo ngày 18/3 rằng khu vực tìm kiếm của họ giờ có diện tích khoảng 24.000 km vuông và nhiều hình ảnh hơn sẽ được bổ sung mỗi ngày, bao gồm một số vùng mới ở Ấn Độ Dương.
Công ty này cho biết hơn ba triệu người đã tham gia vào dự án, với khoảng 257 triệu lượt “xem bản đồ” và 2,9 triệu khu vực được những người tham gia “tagged” (đánh dấu).
Chiếc máy bay mất tích vào đầu giờ sáng ngày 8/3 với 239 hành khách và phi hành đoàn trên đó, kéo theo một cuộc tìm kiếm quy mô quốc tế khắp Đông Nam Á và Ấn Độ Dương.
DigitalGlobe kích hoạt hệ thống “crowdsourcing” với tên gọi Tomnod của họ vào ngày 11/3, mời gọi công chúng nhìn các hình ảnh chụp từ vệ tinh có độ phân giải cao để hỗ trợ tìm kiếm. Dư luận đã đáp lại tích cực tới mức các máy tính của hãng bị quá tải vào tuần trước.
Công ty này dùng một thuật toán có tên gọi CrowdRank để xác định các đầu mối hứa hẹn nhất, tập trung sự chú ý vào những vùng trùng khớp khi quá nhiều người cùng “đánh dấu” một khu vực.
“Các chuyên gia phân tích của DigitalGlobe sẽ kiểm tra những đánh dấu ở trong tốp 10 và chia sẻ thông tin với các khách hàng và nhà chức trách”, một tuyên bố của công ty nói. “DigitalGlobe có quan hệ trực tiếp với chính phủ Mỹ và sẽ tiếp tục hợp tác chặt chẽ và liên tục trong vấn đề này và nhiều vấn đề khác ở quy mô thế giới”.
Chưa có kỷ lục chính thức nào được công nhân về hoạt động “crowdsourcing”, nhưng những gì DigitalGlobe đang tiến hành có thể là có quy mô lớn nhất lịch sử. Hãng này nói chiến dịch lần này lớn hơn so với các nỗ lực cứu hộ cứu nạn bão Haiyan tháng 11 năm ngoái ở Philippines.
“Có những dự án có nhiều người tham gia hơn, nhưng không phải là trong một khoảng thời gian ngắn như dự án này”, Lea Shanley, một nhà nghiên cứu về “crowdsourcing” ở Trung tâm các học giả quốc tế Woodrow Wilson, bình luận.
“Trong khi nỗ lực này chưa chắc giúp tìm ra chiếc máy bay, nó có thể giúp nhận dạng những khu vực không có máy bay, nhờ thế tiết kiệm thời gian cho các nhà phân tích và lực lượng tìm kiếm cứu hộ chuyên nghiệp”.
Hiện cuộc tìm kiếm chưa thu được kết quả gì đáng kể, nhưng trao đổi giữa những người tình nguyện là rất sôi nổi, một số người nói họ đã định vị được chiếc máy bay.
“Nhìn hình dáng như một chiếc máy bay, nhưng còn chưa chắc, ở ô bản đồ 112075, cũng gần một dòng sông… có thể là một khúc cây”, một người với danh tính Rasande Tyskar Youness Mikou nói. Một người khác với biệt danh Alice von Malice đáp lại: “Youness, vật này nhìn nhỏ quá, nhưng đúng là có hình dáng một chiếc máy bay”.
Một số người khác đánh dấu những khu vực với các vật thể trông giống ghế ngồi hay áo phao. Những người khác nữa nói họ định vị các khu vực có vẻ đã xuất hiện máy bay, tàu, vết dầu loang hay thậm chí là “một bức tượng Chúa Jesus”.
Trong khi các hoạt động “crowdsourcing” từ lâu đã được các dịch vụ nhà hàng khách sạn áp dụng hòng thu thập ý kiến khách hàng, các nhà khoa học thấy còn nhiều ứng dụng lý thú khác trong việc thu thập ý kiến quần chúng.
Một nghiên cứu công bố tuần trước cho thấy những tình nguyện viên được giao xem các bức ảnh chụp mặt trăng của NASA có thể xác định các miệng núi lửa không hề thua kém những nhà khoa học có từ năm tới 50 năm kinh nghiệm.
Stuart Robbins của Đại học Colorado, người đứng đầu nghiên cứu, nói nó cho thấy “bằng chứng về việc chúng ta có thể sử dụng sức mạnh của “crowdsourcing” để khám phá các thông tin đáng tin cậy về mặt trăng hơn chúng ta tưởng rất nhiều”.
Shanley nói trong khi các hoạt động “crowdsourcing” hiện chỉ được sử dụng chủ yếu cho các hoạt động thương mại, nó đã được ứng dụng nhiều hơn trong các nỗ lực chung khi xảy ra thảm họa.
Tuy nhiên, trong khi “crowdsourcing” giúp ích cho các nhân viên cứu hộ ở siêu bão Sandy tại Mỹ năm 2012 cũng như trận động đất kinh hoàng ở Haiti năm 2010, nó đã chỉ dẫn sai trong những vụ đánh bom cuộc đua marathon Boston năm ngoái.
Trong một cuộc khủng hoảng, Shanley nói “bạn đang đối phó với một khối lượng dữ liệu rất lớn, với rất nhiều âm thanh nhiễu cần phải được lọc lại”./.