Tìm kiếm blog này

Siêu kinh tế học hài hước tác giả steven d. levitt- stephen j. dubner

Phanblogs Giờ đây, Steven D. Levitt và Stephen J. Dubner cùng cuốn Siêu kinh tế học hài hước sẽ lại một lần nữa mở ra cho những độc giả quen thuộc cũng như lần đầu biết đến họ một cái nhìn mới sâu sắc hơn, dí dỏm hơn và cũng đầy ngạc nhiên hơn.
Siêu kinh tế học hài hước - BÙNG NỔ với những câu hỏi đáng suy ngẫm song không kém phần thú vị:


Tại sao một cô gái đứng đường lại giống ông già Noel trong cửa hàng bách hóa?
Làm thế nào để tóm dính một phần tử khủng bố?
Giông bão, trụy tim và tai nạn giao thông giống nhau ở điểm gì?
Lòng vị tha và sự vô cảm - thứ nào dễ kiểm soát hơn?
Có thể cứu thế giới bằng việc ăn thịt một con kangaroo không?
Bằng những suy luận dí dỏm kết hợp với khả năng kể chuyện tài tình, Levitt và Dubner đã lần lượt giải đáp những khúc mắc cho các vấn đề như: sự nóng lên toàn cầu; vì sao mại dâm ngày nay lại rớt giá thê thảm hay tìm hiểu xem mọi người phản ứng ra sao khi bị kích động. Thế giới thông qua nhãn quan của các tác giả đầy hiện thực - có tốt, xấu, kỳ dị, và hơn hết là "siêu hài hước".
siêu kinh tế học hài hước tác giả steven d. levitt- stephen j. dubner
siêu kinh tế học hài hước tác giả steven d. levitt- stephen j. dubner

Làm cách nào để xác định những tên khủng bố tiềm năng bằng cách theo dấu dòng tiền?


nếu các thuật toán của ông có thể sàng lọc những dòng dữ liệu vô tận của hoạt động ngân hàng cá nhân và thành công trong việc tóm cổ những kẻ lừa đảo, thì liệu kiểu dữ liệu đó có thể được tận dụng để xác định những kẻ xấu khác, như những tên khủng bố tiềm năng hay không?
Linh cảm này được củng cố thêm bởi các dữ liệu thu được từ vụ khủng bố ngày 11 tháng Chín năm 2001. Tiểu sử giao dịch ngân hàng của mười chín tên khủng bố đã hé lộ một số hành vi về cơ bản giúp phân biệt chúng khỏi những khách hàng điển hình của ngân hàng.
• Chúng mở các tài khoản tại Mỹ bằng tiền mặt hoặc những loại hình tương đương tiền, với số tiền trung bình vào khoảng 4.000 đô-la, thường là ở chi nhánh của các ngân hàng lớn, nổi tiếng.
• Chúng thường sử dụng hộp thư bưu điện làm địa chỉ, và địa chỉ được thay đổi thường xuyên.
• Một vài tên trong số này thường xuyên gửi và nhận tiền chuyển khoản tới hoặc từ các nước khác tới, song những giao dịch này thường có quy mô dưới hạn mức bị buộc phải báo cáo theo quy định của ngân hàng.
• Chúng có xu hướng gửi một cục tiền lớn vào tài khoản rồi rút ra từng khoản tiền mặt nhỏ.
• Những hoạt động giao dịch ngân hàng của chúng không phản ánh các khoản chi tiêu thông thường cho đời sống như tiền thuê nhà, phí dịch vụ, tiền mua xe hơi, bảo hiểm, v.v...
• Thời gian nộp tiền và rút tiền vào tài khoản mỗi tháng không có quy luật gì nhất quán điển hình.
• Chúng không sử dụng tài khoản tiết kiệm hay két tiền gửi an toàn.
• Tỷ lệ tiền mặt được rút ra so với séc được viết thường rất cao.
Rõ ràng việc xây dựng tiểu sử giao dịch ngân hàng của một tên khủng bố đã được lật mặt dựa theo dữ liệu có sẵn dễ dàng hơn nhiều so với việc xây dựng một cơ sở dữ liệu giúp xác định một tên khủng bố trước khi hắn kịp hành động. Thêm nữa, tiểu sử của mười chín kẻ khủng bố nói trên - là những người nước ngoài sống tại Mỹ đã được đào tạo để cướp máy bay - không hẳn sẽ trùng khớp với tiểu sử của, giả dụ, một kẻ đánh bom tự sát người bản địa ở London chẳng hạn.
Ngoài ra, khi dữ liệu đã được sử dụng trong quá khứ để phát hiện ra hành vi sai trái - giống như những giáo viên gian lận và các đô vật sumo thông đồng với nhau mà chúng tôi đã viết trong Kinh tế học hài hước - thực tế cho thấy tình trạng gian lận, lừa đảo là tương đối phổ biến trong một nhóm người đã được khoanh vùng trước. Song trong trường hợp này, số dân được xét đến là cực lớn (chỉ riêng ngân hàng của Horsley thôi đã có đến vài triệu khách hàng) trong khi số lượng những phần tử khủng bố tiềm tàng lại rất nhỏ.
Tuy nhiên, cứ cho rằng bạn có thể phát triển một thuật toán ngân hàng đạt đến mức chính xác tới 99%. Chúng ta sẽ giả định là nước Anh có 500 tên khủng bố. Thuật toán sẽ xác định chính xác 495 tên trong số này, hay 99%. Song có đến khoảng 50 triệu người trưởng thành tại nước Anh chẳng có liên quan tí gì đến các hoạt động khủng bố cả, và thuật toán cũng rất có thể xác định sai 1% trong số họ, hay 500.000 người. Cuối cùng, thuật toán chính-xác-99% thần kỳ này sẽ cho ra quá nhiều khẳng định sai lầm - một nửa triệu người sẽ có lý do rất chính đáng để bày tỏ thái độ phẫn nộ vì bị các nhà chức trách săn đuổi do tình nghi họ có dính líu đến hoạt động khủng bố.
Dĩ nhiên, ngay cả các nhà chức trách cũng chẳng thể nào kham nổi khối lượng công việc khổng lồ nói trên.
Đây là một vấn đề phổ biến trong ngành y tế. Một tài liệu đánh giá lại kết quả thử nghiệm phim chụp ung thư cho thấy 50% trong số 68.000 người tham gia nhận được ít nhất một kết quả dương tính sai sau khi trải qua 14 cuộc xét nghiệm. Vì vậy những người sốt sắng ủng hộ cho sự nghiệp chăm sóc y tế có thể hối thúc việc áp dụng phương pháp chụp quét rộng rãi đối với tất cả các chứng bệnh, song sự thực là cả hệ thống y tế sẽ bị ngập trong những kết quả dương tính giả và số người bệnh sẽ nhanh chóng quá tải. Vận động viên bóng chày Mike Lowell, người đã đạt danh hiệu cầu thủ sáng giá nhất của giải bóng chày World Series, cũng đề cập đến vấn đề tương tự khi bàn về một kế hoạch xét nghiệm tất cả các vận động viên bóng chày để phát hiện dấu vết của hormone tăng trưởng. “Nếu xét nghiệm chính xác tới 99%, thì sẽ có 7 kết quả dương tính sai,” Lowell nói. “Nếu người có kết quả dương tính sai là Cal Ripken thì sao? Chẳng phải sẽ bôi một vết đen lên sự nghiệp của anh ấy hay sao?”
Tương tự như vậy, nếu bạn muốn săn đuổi những tên khủng bố, thì chính xác tới 99% thậm chí còn xa mới đạt đến mức đủ tốt nữa kia.
Vào ngày mồng 7 tháng Bảy năm 2005, bốn kẻ đánh bom liều chết theo Đạo Hồi tấn công London, một vụ xảy ra trên một chiếc xe buýt đông khách và ba vụ xảy ra dưới ga tàu điện ngầm. Số người thiệt mạng lên tới năm mươi hai người. “Cá nhân tôi rất sốc trước vụ việc này,” Horsley nhớ lại. “Chúng tôi mới chỉ bắt tay vào xác định những kẻ khủng bố và tôi nghĩ rằng có lẽ, chỉ có lẽ thôi, nếu chúng tôi bắt đầu công việc này từ một hai năm về trước, liệu chúng tôi có khả năng ngăn chặn thảm họa đó không?”
Vụ đánh bom ngày 7 tháng Bảy cũng để lại một vài dữ liệu giao dịch ngân hàng, nhưng không nhiều nhặn gì. Tuy nhiên, trong những tháng tiếp đó, một nhóm các nhân vật đáng ngờ đã cung cấp những dữ liệu đầu tiên cho dự án phát hiện khủng bố của chúng ta khi chúng bị cảnh sát Anh tóm cổ. Cứ cho là không có tên nào trong số này bị chứng minh là có tội; phần lớn những kẻ bị bắt thường không bị quy tội gì hết. Nhưng nếu chúng mang nhiều đặc điểm giống một tên khủng bố đến mức bị bắt giữ, có lẽ các thói quen giao dịch ngân hàng của chúng có thể được tận dụng nhằm xây dựng một thuật toán hữu ích. May sao, hơn một trăm người trong số đối tượng tình nghi nói trên đều là khách hàng tại ngân hàng của Horsley.
Quy trình cần hai bước. Thứ nhất, tập hợp những dữ liệu có sẵn về hơn một trăm đối tượng tình nghi này và tạo ra một thuật toán dựa trên những hình mẫu giúp phân biệt nhóm người này với số đông những người bình thường còn lại. Một khi thuật toán đã được xây dựng hoàn chỉnh, nó có thể được sử dụng để quét qua cơ sở dữ liệu của ngân hàng và xác định những kẻ xấu tiềm năng khác.
Với điều kiện cho trước là nước Anh đang đấu tranh chống lại những phần tử khủng bố theo Đạo Hồi và không còn phải chú tâm mấy về, ví dụ, quân Ireland nữa chẳng hạn, thì những đối tượng tình nghi bị bắt giữ sẽ luôn có tên kiểu Hồi giáo. Hóa ra đây lại là một trong những đặc điểm nhân khẩu học mạnh nhất của thuật toán. Một người không có phần nào trong tên gọi (dù tên chính hay tên họ) là tên kiểu Hồi giáo, thì chỉ có 1 trong 500.000 khả năng người đó là một kẻ khủng bố. Xác suất xuất hiện một người có tên chính hoặc tên họ là tên theo kiểu Hồi giáo là 1 trong 30.000. Tuy nhiên, đối với người có cả tên chính và tên họ là tên theo kiểu Hồi giáo thì xác suất này nhảy vọt lên mức 1 trong 2.000.
Những kẻ có khả năng cao là khủng bố thường là đàn ông đang ở thời kỳ sung mãn, phổ biến nhất là trong độ tuổi từ hai mươi sáu đến ba mươi lăm. Thêm nữa, chúng thường ít nhiều có xu hướng:
• Sở hữu một điện thoại di động
• Là sinh viên
• Thuê, thay vì sở hữu một căn nhà.
Chỉ riêng bản thân những đặc điểm này không thể là cơ sở cho việc bắt giữ được. (Nó khớp với gần như tất cả mọi trợ lý nghiên cứu mà hai người chúng tôi đã từng có, và chúng tôi khá chắc chắn rằng không có ai trong số họ là phần tử khủng bố cả.) Song, khi đặt cạnh các dấu hiệu về tên kiểu Hồi giáo, những đặc điểm rất bình thường nói trên cũng tăng cường sức mạnh cho thuật toán thêm rất nhiều.
Khi những nhân tố có sẵn đã được cho vào, một vài các đặc điểm khác tỏ ra hầu như trung tính, không xác định được kẻ khủng bố dù theo cách này hay cách khác. Những đặc điểm này bao gồm:
• Tình trạng công việc
• Tình trạng hôn nhân
• Sống gần một nhà thờ Hồi giáo
Vì vậy trái với quan niệm thông thường, khả năng một người đàn ông hai mươi sáu tuổi không nghề nghiệp, không gia đình sống ngay cạnh một nhà thờ Hồi giáo là một tên khủng bố không hề cao hơn so với một người đàn ông hai mươi sáu tuổi khác, người đã có một công việc, có vợ và sống cách nhà thờ Hồi giáo đó năm dặm đường.
Còn có một số chỉ báo tiêu cực tương đối rõ ràng khác. Dữ liệu cho thấy một phần tử khủng bố tiềm năng ít nhiều không có xu hướng:
• Có một tài khoản tiết kiệm
• Rút tiền từ máy ATM vào một buổi chiều thứ Sáu
• Mua bảo hiểm nhân thọ
Tiêu chí không-dùng-máy-ATM-vào-ngày-thứ-Sáu có lẽ là kết quả từ thực tế một tín đồ Hồi giáo bắt buộc phải tham dự lễ cầu nguyện ngày thứ Sáu. Đặc điểm liên quan đến bảo hiểm nhân thọ có phần thú vị hơn cả. Giả sử bạn là một người đàn ông hai mươi sáu tuổi, đã kết hôn và có hai con nhỏ. Mua bảo hiểm nhân thọ có lẽ là một quyết định hợp lý, nhờ vậy gia đình bạn vẫn còn nguồn sống nếu bạn chẳng may chết trẻ. Nhưng các công ty bảo hiểm sẽ không chịu nhả một xu nào ra nếu chủ thể ký hợp đồng bảo hiểm chết vì tự sát. Vì vậy một người đàn ông hai mươi sáu tuổi đã có gia đình nếu đã lường trước là sẽ có ngày mình tự sát bằng bom có lẽ sẽ không dại gì phí tiền tốn của để mua bảo hiểm nhân thọ.
Tất cả những chi tiết nói trên gợi ý rằng nếu một “mầm non” khủng bố muốn che giấu hành tung của mình, hắn nên tới ngân hàng và đổi tên đăng ký trên tài khoản sang một cái tên khác rất không Hồi giáo (Ian chẳng hạn). Và mua thêm một bảo hiểm nhân thọ cũng chẳng hại gì. Chính ngân hàng của Horsley cũng cung cấp một số điều khoản bảo hiểm đơn giản chỉ với mức phí có vài bảng Anh một tháng.
Tất cả những tiêu chí nói trên, khi đã được kết hợp lại với nhau, giúp tạo nên một thuật toán khá hiệu quả, có thể tinh lọc toàn bộ cơ sở khách hàng của ngân hàng để chọn ra một nhóm nhỏ những phần tử khủng bố tiềm năng.
Đó là một tấm lưới khá kín kẽ, tuy nhiên vấn chưa đủ kín. Một nhân tố cuối cùng giúp hoàn chỉnh tấm lưới của chúng ta là một tiêu chí cuối giúp mài sắc thuật toán rõ rệt.
Vì mục tiêu an ninh quốc gia, chúng tôi được yêu cầu không tiết lộ nhân tố đặc biệt này; nên chúng tôi sẽ gọi nó là Biến X.
Biến X có điểm gì đặc biệt đến thế? Thứ nhất, đó là một tiêu chí hành vi, không phải một tiêu chí nhân khẩu. Ước mơ của tất cả mọi cơ quan chống khủng bố trên khắp thế giới là bằng cách nào đó biến thành một chú ruồi đậu trên bức tường trong căn phòng đầy chật những kẻ khủng phố. Theo một cách tinh tế nhưng hiệu quả, Biến X đạt được yêu cầu đó. Không giống như đa phần các tiêu chí khác trong thuật toán, những tiêu chỉ chỉ cho ra câu trả lời có hoặc không, Biến X đo lường cường độ của một hoạt động giao dịch ngân hàng cụ thể. Ở cường độ thấp, hoạt động này diễn ra khá phổ biến trong toàn thể dân chúng, song hành vi này lại xuất hiện với cường độ cao khá thường xuyên đối với những đối tượng đã mang các đặc điểm khác của một phần tử khủng bố tiềm năng.
Tiêu chí cuối này đã mang lại cho thuật toán sức mạnh dự báo cực lớn. Khởi đầu với một cơ sở dữ liệu bao gồm hàng triệu khách hàng của ngân hàng, Horsley đã có thể lọc ra một danh sách bao gồm khoảng 30 cá nhân trong diện tình nghi cao. Theo ước tính độc đoán của cá nhân mình, ông cho rằng ít nhất 5 trong số 30 đối tượng nói trên gần như chắc chắn có liên quan đến các hoạt động khủng bố. Năm trong số 30 chưa phải là hoàn hảo – thuật toán có thể vẫn còn bỏ sót rất nhiều phần tử khủng bố và vẫn còn chụp mũ nhầm vài người vô tội – song chắc chắn nó đã đủ để đánh bại tỷ lệ 495 trong số 500.495 người rồi.
Khi chúng tôi viết những dòng này, Horsley đã đưa danh sách 30 đối tượng tình nghi cho cấp trên, những người này sẽ chuyển danh sách lên cho các cơ quan chức năng. Horsley đã hoàn thành phần việc của mình; giờ sẽ đến lượt họ. Do bản chất cố hữu của vấn đề, Horsley có lẽ sẽ không bao giờ biết được chắc chắn liệu ông đã thành công hay chưa. Và bạn, những độc giả, cũng ít có cơ hội được thấy những bằng chứng trực tiếp chứng minh thành công của ông vì nó có thể là vô hình, chỉ tự biểu hiện trong những cuộc tấn công khủng bố chứ không bao giờ có cơ hội trở thành hiện thực.
Song có lẽ bạn sẽ vẫn tự thấy mình ngồi trong một quán rượu nước Anh vào một ngày xa xôi nào đó, chỉ cách một chiếc ghế với một người lạ mặt có vẻ gì đó lạnh lùng, khiêm tốn. Bạn uống một ly với ông ta, rồi ly thứ hai, ly thứ ba. Mồm miệng ông ta liến láu hơn một chút, ông ta nói, có phần bẽn lẽn, rằng mình vừa mới được phong tước: giờ ông đã là Sir Ian Horsley. Ông ta không sẵn lòng trình bày tường tận về những chiến tích giúp ông có được danh hiệu này, nhưng nó liên quan đến chuyện bảo vệ xã hội khỏi những kẻ có thể gây ra rất nhiều thiệt hại ghê gớm. Bạn vồn vã cảm ơn vì những công việc vĩ đại ông đã làm, gọi cho ông một ly rượu nữa, và rồi thêm vài ly nữa.

Khi quán đến giờ đóng cửa, hai người các bạn loạng choạng bá vai bá cổ nhau đi ra ngoài. Và rồi, chỉ ngay khi ông ta chuẩn bị tự mình bước đi dọc theo con phố tối om, bạn bỗng nghĩ đến một cử chỉ nhỏ bé để đền đáp lại công lao của ông. Bạn níu ông lại trên vỉa hè, vẫy một chiếc taxi rồi dìu ông lên xe. Bởi vì, hãy nhớ lấy, những người bạn hữu không bao giờ để bạn mình phải đi bộ khi đang say xỉn.






Siêu kinh tế học hài hước tác giả steven d. levitt- stephen j. dubner txt


Siêu kinh tế học hài hước tác giả steven d. levitt- stephen j. dubner pdf


Siêu kinh tế học hài hước tác giả steven d. levitt- stephen j. dubner docx