Phân tích tổng hợp dựa trên trí tuệ nhân tạo về các nền tảng tham gia địa không gian cho chuyển đổi sinh thái – xã hội trong thiết kế và quy hoạch đô thị

Phân tích tổng hợp dựa trên trí tuệ nhân tạo về các nền tảng tham gia địa không gian cho chuyển đổi sinh thái – xã hội trong thiết kế và quy hoạch đô thị

AI-powered meta analysis of geospatial participatory platforms for ecosocial transition in urban design and planning

SHARE COMMENTS

1 – GIỚI THIỆU

Chuyển đổi sinh thái – xã hội (ecosocial transition) kêu gọi một hướng tiếp cận mang tính sinh thái trung tâm, liên ngành, tiết kiệm tài nguyên, công bằng và dân chủ. Trong thập kỷ qua, các nền tảng tham gia số (Digital Participatory Platforms – DPPs) nổi lên như công cụ hỗ trợ quá trình này, giúp giải quyết các vấn đề phức tạp ở cả cấp độ địa phương và toàn cầu. Tuy nhiên, sự phân mảnh trong nghiên cứu và thiên lệch về bối cảnh xã hội – kỹ thuật đã tạo ra khoảng trống tri thức giữa tiến bộ công nghệ và việc ứng dụng thực tế trong quy hoạch – thiết kế đô thị.

Nghiên cứu này xem xét cách các DPP được giới thiệu và khái niệm hóa trong các tài liệu học thuật. Thông qua khung lý thuyết Trí tuệ Tập thể (Collective Intelligence – CI) và quy trình PRISMA, nhóm tác giả thực hiện tổng quan hệ thống trên Scopus, Google Scholar và các kho dữ liệu công cộng, xác định 312 nền tảng trên toàn cầu. Các mô tả được mã hóa, phân tích nội dung, lập bản đồ mạng lưới và phân cụm bằng AI để nhận diện các mẫu hình và mối quan hệ ngầm.

Kết quả cho thấy DPPs có sự đa dạng cao về công nghệ, mức độ tương tác và mức độ tham gia của con người, nhưng phân bố địa lý và mức độ áp dụng thể chế còn hạn chế. Gần một nửa các nền tảng vẫn vận hành theo luồng thông tin một chiều, trong khi các nền tảng đồng thiết kế (co-creation) ngày càng áp dụng công nghệ tiên tiến như mô phỏng đô thị trò chơi hóa, thực tế mở rộng (XR), và công nghệ cảm biến mạng lưới để tăng cường tương tác và đồng sáng tạo.

Các phát hiện này nhấn mạnh tầm quan trọng của tính minh bạch, khả năng truy cập, thân thiện người dùng, và cơ chế phản hồi liên tục trong thiết kế DPPs. Trong bối cảnh quản trị đô thị phức tạp, DPPs đóng vai trò bổ trợ cho mô hình quy hoạch từ trên xuống, thay vì thay thế chúng. Tăng cường vai trò “người tham gia như đồng nghiên cứu viên” trong nghiên cứu hành động (Participatory Action Research – PAR) là yếu tố then chốt để đạt tác động hệ thống bền vững.

2 – MÔ TẢ HỆ THỐNG

Bài nghiên cứu xem xét các nền tảng tham gia số địa không gian (Digital Participatory Platforms – DPPs) không chỉ là công cụ hỗ trợ mà còn là “tác nhân chủ động” (active actors) trong quá trình tái định hình cấu trúc tham gia của đô thị. Các nền tảng này được hiểu như phần mở rộng của “không gian hành động cộng đồng” nơi con người, dữ liệu và công nghệ cùng phối hợp để kiến tạo tri thức tập thể và hỗ trợ chuyển đổi sinh thái – xã hội (ecosocial transition). Tác giả xây dựng mô hình phân tích mới mang tên “Bộ gen Trí tuệ Tập thể” (Collective Intelligence Genome – CI Genome), kết hợp nhiều khung lý thuyết có trước về thiết kế tham gia, hệ thống hỗ trợ quy hoạch, và khoa học công dân. Mô hình này cho phép phân tích so sánh có cấu trúc giữa các nền tảng bằng cách tích hợp ba chiều cơ bản: (1) Bối cảnh và động lực xã hội “vì sao” (Why), (2) Phương thức hoạt động “như thế nào” (How), và (3) Các chủ thể tham gia “ai” (Who).

Chiều thứ nhất, “Why”, xem xét động cơ phát triển và triển khai các DPPs, đặc biệt trong việc giải quyết các thách thức đô thị – xã hội như phát triển bền vững, bình đẳng giới, hay quy hoạch hợp tác. Các chủ đề trọng tâm được xác định qua tổng quan hệ thống bao gồm: thành phố bền vững, quy hoạch hợp tác, thiết kế công dân, đô thị trò chơi hóa, quy hoạch nhạy cảm giới, thành phố thông minh, và trí tuệ tập thể tăng cường (Augmented Collective Intelligence). Mức độ tham gia công dân được đánh giá theo thang IAP2 Spectrum (Thông tin – Tham vấn – Tham gia – Hợp tác – Trao quyền), phản ánh phạm vi ảnh hưởng của công chúng trong tiến trình thiết kế đô thị. Ngoài ra, nghiên cứu còn đối chiếu các nền tảng với Mục tiêu Phát triển Bền vững của Liên Hợp Quốc (SDGs), đặc biệt liên quan đến các mục tiêu về quản trị minh bạch (SDG16), thích ứng khí hậu (SDG11, 13, 15), và công nghệ bao trùm (SDG5, 10).

Chiều thứ hai, “How”, tập trung vào cách thức vận hành và cấu trúc kỹ thuật của các nền tảng. Nghiên cứu phân biệt hai hướng tiếp cận chính: tích lũy dữ liệu (aggregation) và đồng sáng tạo (co-creation). Các nền tảng được đánh giá theo luồng thông tin (một chiều hoặc tương tác), loại dữ liệu thu thập (dữ liệu môi trường hay dữ liệu người dùng), môi trường giao diện (web, di động, thực tế mở rộng, hay kết hợp), và các tính năng kỹ thuật như bản đồ tương tác, bình chọn, thiết kế 3D, hoặc phân tích cộng đồng. Những yếu tố này cho thấy sự đa dạng của các mô hình giao tiếp người–máy trong không gian quy hoạch đô thị số.

Chiều thứ ba, “Who”, tập trung vào thành phần chủ thể phát triển và sử dụng nền tảng. DPPs được phân loại theo khu vực phát triển: khu vực công (chính quyền), khu vực tư (doanh nghiệp công nghệ), và khu vực thứ ba (tổ chức xã hội, viện nghiên cứu, trường đại học). Các nền tảng có phạm vi không gian trải từ cấp hiện vật (artifact) đến địa phương, thành phố, vùng, và toàn cầu, thể hiện phạm vi ảnh hưởng rộng của công nghệ trong quản trị đô thị. Ba chiều này kết hợp tạo thành khung phân tích đa quy mô giúp nhận diện mô hình, động lực và xu hướng chung của hệ sinh thái DPPs toàn cầu.

Bên cạnh cấu trúc ba chiều, tác giả cũng lưu ý hạn chế của các khung đánh giá trước đây, vốn thường gán trọng số bằng nhau cho mọi biến số, dẫn đến mất cân đối khi đánh giá. Để khắc phục, nghiên cứu này áp dụng mạng tự tổ chức (Self-Organizing Maps – SOM), một phương pháp học máy có khả năng nhóm biến theo mức độ ưu tiên và cho phép phân cụm có trọng số. Nhờ vậy, mô hình CI Genome không chỉ là khung lý thuyết tĩnh mà còn là công cụ động, có thể mở rộng và điều chỉnh theo bối cảnh nghiên cứu mới.

3 – PHƯƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU

Phương pháp được triển khai dưới dạng phân tích tổng hợp (meta-analysis) với hai giai đoạn chính: giai đoạn đầu xác định các trường hợp DPP liên quan trong tài liệu học thuật và xám; giai đoạn hai tiến hành phân tích nội dung và khái niệm hóa theo khung CI. Nghiên cứu sử dụng quy trình PRISMA, đảm bảo tính hệ thống trong việc sàng lọc và chọn lọc dữ liệu. Cơ sở dữ liệu chính là Scopus, do độ phủ rộng và khả năng lọc nâng cao, đồng thời mở rộng qua Google Scholar và ba kho công cộng chuyên về đổi mới đô thị và tham gia số. Để tránh trùng lặp và thiên lệch chọn mẫu, các nghiên cứu trước đó (đặc biệt Falco & Kleinhans, 2018) được sử dụng làm điểm khởi đầu, trong khi bài tổng quan này tập trung vào tài liệu xuất bản từ năm 2016 đến 2024 nhằm phản ánh xu hướng cập nhật nhất.

Quy trình mã hóa dữ liệu gồm bốn bước: (1) xác định các nền tảng phù hợp tiêu chí tham gia quy hoạch và địa không gian; (2) xây dựng khung mã hóa theo CI Genome; (3) mã hóa mô tả nền tảng với sự tham gia của nhiều nhà đánh giá độc lập để đảm bảo độ tin cậy; và (4) phân tích biến số nhằm nhận diện các mẫu hình và mối quan hệ giữa chúng. Các từ khóa tìm kiếm được xác lập theo PRISMA và các biến số được trực quan hóa bằng Viscovery (phân cụm AI) và Cytoscape (phân tích mạng).

Tiêu chí chọn nền tảng bao gồm: tính liên quan đến quy hoạch và thiết kế đô thị, khả năng tích hợp dữ liệu GIS, phạm vi tương tác đa cấp giữa chính quyền và công dân, cũng như phân bố địa lý giữa Bắc – Nam bán cầu. Các nền tảng chỉ cung cấp thông tin một chiều hoặc dừng ở giai đoạn nguyên mẫu (prototype) đều bị loại trừ. Trên nền tảng này, nhóm tác giả đề xuất khung phân tích ba chiều (CI Genome) như mô hình đánh giá linh hoạt, cho phép đối chiếu và mở rộng trong tương lai.

4 – KẾT QUẢ NGHIÊN CỨU

Phân tích mô tả cho thấy phần lớn các công trình nghiên cứu và ứng dụng DPP tập trung tại Bắc Mỹ, Bắc Âu và Tây Âu, đặc biệt ở Mỹ, Anh, Phần Lan, Ý và Tây Ban Nha, phản ánh sự thiên lệch không gian rõ rệt khi các nước Nam bán cầu chỉ chiếm khoảng 10%. Số lượng nghiên cứu tăng đều đến năm 2019, đạt đỉnh năm 2020 do tác động của đại dịch COVID-19, rồi ổn định trong các năm sau. Sau quá trình sàng lọc 192 nghiên cứu, nhóm tác giả xác định 312 nền tảng DPP và tiến hành phân tích chi tiết về đặc điểm kỹ thuật, mức độ tham gia, và bối cảnh triển khai.

Kết quả phân cụm bằng SOM-Ward đã xác định sáu nhóm nền tảng chủ đạo. Nhóm thứ nhất là các nền tảng thảo luận và biểu quyết (deliberative platforms) tập trung vào tương tác 2D và các hoạt động tham vấn công dân. Nhóm thứ hai gồm nền tảng phân tích (analytical platforms) kết hợp dữ liệu môi trường và người dùng để phục vụ cảm biến cộng đồng hoặc giám sát sinh thái. Nhóm thứ ba là nền tảng cộng đồng (crowdsourcing platforms) – điển hình cho mô hình hợp tác thông qua bản đồ cộng tác và chia sẻ dữ liệu. Nhóm thứ tư gồm nền tảng đồng sáng tạo trực tuyến (web-based co-creative) như QurbanCraft và Architasker, sử dụng vi nhiệm vụ và trò chơi hóa để kết nối người dân và chuyên gia. Nhóm thứ năm là nền tảng nhập vai (immersive platforms) ứng dụng thực tế mở rộng và 3D như Urban Gallery-DLC, 4D Citymaking, và Veus. Cuối cùng, nhóm thứ sáu là nền tảng đồng thiết kế (co-design) kết hợp nhiều chế độ 2D–3D và tính năng công nghệ cao như EquiCity và CoDAS. Sáu nhóm này phản ánh sự tiến hóa của DPPs từ công cụ thu thập dữ liệu đơn giản sang hệ thống hợp tác tương tác cao dựa trên AI, XR, và các giao diện thực – ảo lai.

Nghiên cứu cũng chỉ ra rằng phần lớn DPPs vẫn mang thiên hướng từ trên xuống, bị giới hạn bởi thể chế và chính sách, trong khi các nền tảng cộng đồng – đặc biệt là mô hình mã nguồn mở – có khả năng thích ứng và bền vững hơn. Các nghiên cứu tình huống như Ushahidi (Kenya), Her City (UN-Habitat), Finding Places (MIT), SocioCoast, CoastSnap, hay Citclops cho thấy tiềm năng của DPPs trong huy động tri thức địa phương để giải quyết khủng hoảng môi trường, khí hậu và công bằng xã hội. Ngoài ra, các nền tảng trò chơi hóa như EquiCity, SuperBarrio hay QurbanCraft cho phép cộng đồng trực tiếp thử nghiệm các kịch bản đô thị, tăng cường năng lực học tập và gắn kết xã hội.

Bên cạnh đó, nghiên cứu phân tích chu trình sống và thiết kế của DPPs qua ba cấp độ: triển khai (Deliver), mở rộng (Expand), và tích hợp (Embed). Ở giai đoạn triển khai, rào cản chủ yếu là thiếu năng lực thể chế và quy trình cứng nhắc; ở giai đoạn mở rộng, vấn đề nằm ở sự chênh lệch số, động lực tham gia thấp và loại trừ xã hội; còn ở giai đoạn tích hợp, thách thức là sự thiếu cam kết dài hạn, bảo mật dữ liệu, và duy trì công nghệ. Các yếu tố thúc đẩy gồm: áp dụng mã nguồn mở, trò chơi hóa để duy trì động lực, kết hợp trực tuyến và trực tiếp, và xây dựng văn hóa “lấy công dân làm trung tâm”.

Phân tích cũng làm rõ những nền tảng tiên phong tích hợp AI và XR trong quy hoạch đô thị như Sidewalk AI sử dụng thị giác máy tính để đánh giá hạ tầng vỉa hè, DIPAS kết hợp AI và CityScope để mô phỏng kịch bản quy hoạch, hay 4D Citymaking cho phép đồng thiết kế qua bàn cảm ứng tương tác. Những công nghệ này thể hiện xu hướng chuyển đổi từ thu thập dữ liệu thụ động sang tương tác chủ động, mở đường cho Trí tuệ Tập thể tăng cường (Augmented Collective Intelligence – ACI) trong thiết kế đô thị.

5 – KẾT LUẬN

Nghiên cứu đã tiến hành phân tích tổng hợp quy mô toàn cầu với 312 nền tảng tham gia số, qua đó xây dựng một khung lý thuyết và phương pháp mới – CI Genome, kết hợp phân tích AI (SOM-Ward) và phương pháp nghiên cứu hành động có sự tham gia (Participatory Action Research). Thay vì đánh giá hiệu quả thực tế của từng nền tảng, công trình này tập trung vào việc khám phá cách chúng được khái niệm hóa trong tài liệu học thuật, nhận diện các mô hình, xu hướng và đặc trưng thiết kế chi phối quá trình chuyển đổi sinh thái – xã hội.

Kết quả cho thấy sự chuyển dịch từ mô hình “tham vấn – thông tin” sang “đồng sáng tạo – trao quyền”, đồng thời nhấn mạnh vai trò của công nghệ biên giới như AI, XR, trò chơi hóa và cảm biến IoT trong mở rộng không gian dân chủ đô thị. Tuy vậy, các nền tảng này vẫn đối mặt với rào cản thể chế, sự phân mảnh dữ liệu, và thách thức duy trì động lực cộng đồng. Do đó, nghiên cứu đề xuất khung vòng đời và nguyên tắc thiết kế DPPs dựa trên tính minh bạch, khả năng truy cập, thân thiện người dùng, khả chuyển, và phản hồi liên tục, nhằm đảm bảo tính bền vững và tính bao trùm của quá trình quy hoạch đô thị số.

Nhìn chung, bài nghiên cứu khẳng định rằng DPPs không thể thay thế quy hoạch từ trên xuống, nhưng đóng vai trò bổ sung quan trọng giúp tăng cường dân chủ hóa thông tin và nâng cao năng lực của người tham gia như “đồng nghiên cứu viên” trong quy trình hành động đô thị. Bằng việc tích hợp phân tích AI và Trí tuệ tập thể, công trình đã đóng góp một hướng tiếp cận mới cho quản trị đô thị bền vững, củng cố nền tảng lý thuyết cho các nghiên cứu về chuyển đổi sinh thái – xã hội trong kỷ nguyên số.