GIỮA HAI ĐỈNH NÚI

Chương 5: Khi đỉnh núi gặp đỉnh núi

Tin đồn bay với tốc độ ánh sáng trong một trường chuyên. Chỉ sau đúng hai ngày kể từ cuộc gặp trong phòng Hội đồng, toàn bộ học sinh khối 11 trường Nguyễn Du đã rỉ tai nhau về sự kết hợp "động trời" giữa hai thiên tài trái dấu.

"Mày nghĩ ai sẽ giết ai trước?" Cậu lớp phó học tập lớp 11A2 thì thầm vào tai cô bạn cùng bàn trong giờ ra chơi. "Tao cược Khánh Vy sẽ dùng lời lẽ sắc bén đâm gục Song Cường." "Còn tao cược Song Cường sẽ dùng ánh mắt lạnh lùng đóng băng Khánh Vy trước khi bả kịp mở miệng."

Bất chấp những lời xì xào bàn tán râm ran dọc các dãy hành lang, hai nhân vật chính vẫn giữ thái độ bàng quan đến đáng sợ. Khánh Vy coi những ánh nhìn tò mò như không khí, bước đi kiêu hãnh với ôm sách trên tay. Song Cường thậm chí còn tệ hơn, anh đeo tai nghe chống ồn mọi lúc mọi nơi, thiết lập một lớp màn chắn vật lý cách ly hoàn toàn với thế giới bên ngoài.

Chiều thứ Sáu. Buổi họp nhóm lần thứ tư tại phòng đọc thư viện cũ.

Bản nháp đề cương đã được hai người chỉnh sửa qua lại không dưới năm lần. Không có sự vị nể, mỗi phiên bản đều đầy rẫy những vết gạch xóa đỏ chót của người kia. Khái niệm "làm việc nhóm" của họ là một chuỗi những cuộc tấn công và phòng thủ học thuật liên tục, cho đến khi không ai còn tìm được kẽ hở nào nữa.

Hôm nay là ngày chốt bộ câu hỏi khảo sát cuối cùng để đưa lên hệ thống thu thập dữ liệu.

Khánh Vy cầm bản in danh sách 30 câu hỏi trắc nghiệm tâm lý và 5 câu hỏi mở. Cô lướt qua một lượt, gõ đầu bút bi xuống bàn.

"Cường, câu 17. 'Bạn thường dành bao nhiêu giờ một ngày để nghĩ về kết quả học tập?'. Cậu đổi thang đo của tôi từ 5 mức độ thành dữ liệu số thực liên tục (continuous data) à?"

Song Cường đẩy gọng kính, ánh mắt vẫn dán vào màn hình: "Đúng. Thang đo mức độ rất khó để hồi quy tuyến tính một cách chính xác. Bắt họ điền một con số cụ thể từ 0 đến 24 sẽ cho dữ liệu sạch hơn và độ phương sai (variance) cao hơn, dễ chạy mô hình."

"Nhưng học sinh không bao giờ đo lường thời gian lo lắng bằng đồng hồ bấm giờ!" Vy đập nhẹ tay xuống bàn, giọng hơi cao lên. "Không ai biết chính xác mình nghĩ về điểm số 2.5 giờ hay 3.1 giờ. Bắt họ điền một con số cụ thể sẽ sinh ra dữ liệu ảo (fake data) vì họ sẽ điền bừa. Thang đo 5 mức độ từ 'Hiếm khi' đến 'Liên tục' phản ánh đúng nhận thức chủ quan của họ hơn."

"Dữ liệu chủ quan không có giá trị thống kê cao."

"Dữ liệu ép buộc (forced data) còn tệ hơn!"

Họ lại bắt đầu. Bầu không khí căng thẳng quen thuộc nhanh chóng bao trùm căn phòng. Nhưng lần này, không ai chịu lùi bước. Song Cường khăng khăng bảo vệ độ nhiễu của mô hình toán học, còn Khánh Vy kiên quyết bảo vệ bản chất thực tiễn của tâm lý học sinh.

"Được rồi," Cường nói, giọng có chút bực bội hiếm hoi, anh xoay màn hình laptop về phía cô. "Hãy nhìn vào biểu đồ mô phỏng này. Nếu dùng thang đo Likert 5 điểm, dữ liệu của chúng ta sẽ bị chụm lại ở giữa (central tendency bias). Khi chạy Machine Learning, thuật toán sẽ không phân loại được cụm học sinh bị stress nặng và stress nhẹ vì khoảng cách thống kê quá gần nhau."

Khánh Vy kéo ghế lại gần hơn một chút để nhìn rõ màn hình. Biểu đồ phân tán (scatter plot) trên màn hình hiển thị những điểm dữ liệu xám xịt tụ tập thành một cục lớn ở giữa. Mắt cô nheo lại. Bộ não phân tích của cô bắt đầu hoạt động.

"Thuật toán của cậu dùng khoảng cách hình học để phân cụm đúng không?" Cô hỏi, mắt không rời màn hình.

"K-Means Clustering. Đúng."

"Vậy vấn đề không phải ở thang đo tâm lý, mà là ở thuật toán của cậu. K-Means rất nhạy cảm với dữ liệu bị dồn cục." Vy chỉ tay vào màn hình, đầu ngón tay cách mặt kính chỉ vài milimet. "Tại sao không dùng mô hình Phân lớp tiềm ẩn (Latent Class Analysis)? Nó phân nhóm dựa trên xác suất phản hồi (response probability) thay vì khoảng cách. Dù dữ liệu có chụm lại ở mức 'Thỉnh thoảng', mô hình này vẫn bóc tách được các kiểu hình tâm lý khác nhau dựa trên sự kết hợp của các câu hỏi khác."

Song Cường hơi sững người. Bàn tay đang định gõ phím của anh khựng lại.

Anh quay sang nhìn cô. Khoảng cách giữa hai người lúc này chỉ khoảng một gang tay vì cô đang chúi người về phía màn hình của anh. Anh có thể ngửi thấy mùi hương nhẹ của hoa trà từ tóc cô, nhưng thứ làm anh chấn động không phải là điều đó.

Thứ làm anh chấn động là cô - một học sinh chuyên Xã hội - lại vừa vạch ra một giải pháp thuật toán dữ liệu mà anh, kẻ chuyên Tự nhiên, do quá ám ảnh với công cụ quen thuộc của mình đã bỏ qua.

Mô hình Phân lớp tiềm ẩn (LCA) hoàn toàn phù hợp để xử lý dữ liệu thang đo tâm lý trong trường hợp này.

Ánh mắt họ giao nhau. Trong một khoảnh khắc kéo dài chừng ba giây, thời gian dường như ngưng lại. Trong mắt Khánh Vy là sự kiêu hãnh của một bộ óc vừa giải quyết được một nút thắt lớn. Trong mắt Song Cường là một sự tĩnh lặng sâu thẳm, nhưng bên dưới sự tĩnh lặng ấy là một cơn chấn động âm thầm.

Anh không cần phải phản bác. Anh biết cô đúng. Và cô cũng biết anh nhận ra điều đó.

"Latent Class Analysis." Cường lặp lại cụm từ đó, giọng nói đều đều nhưng mang theo một sức nặng khác thường. Anh từ từ xoay màn hình laptop trở lại. "Thư viện scikit-learn trong Python không hỗ trợ LCA nguyên bản. Tôi sẽ phải viết lại thuật toán này từ đầu. Mất khoảng hai đêm."

"Cậu làm được không?" Vy hỏi lại, một nửa là thách thức, một nửa là kỳ vọng.

"Đừng hỏi những câu thừa thãi." Anh đáp, bắt đầu gõ những dòng code đầu tiên để thiết lập lại môi trường phân tích. "Giữ nguyên thang đo 5 mức độ của cô đi."

Vy dựa lưng trở lại ghế. Một nụ cười mỉm chậm rãi hiện lên trên môi cô. Không có tiếng pháo tay, không có những câu tung hô sáo rỗng. Nhưng trong không gian nhỏ hẹp của thư viện cũ, một sự kết nối kỳ lạ đã được thiết lập.

Đó là khoảnh khắc hai đỉnh núi thực sự nhìn thấy nhau, không phải qua một lớp sương mù của định kiến, mà qua sự thấu suốt của những bộ óc ngang tầm. Cùng một vấn đề, hai cách tiếp cận, một điểm giao thoa.

Và ở điểm giao thoa đó, họ nhận ra mình không còn là kẻ thù nữa. Mặc dù, không ai trong số họ sẵn sàng thừa nhận điều đó ra miệng.