Giải mã câu đố dữ liệu: Tại sao việc đo lường tác động của bảo tồn đối với con người lại khó — nhưng có thể

Chào Mào

03-04-2025

“The bird village hastens to deploy the plan. The inspection squad bustles to supervise and collect the data. Morale to reduce emissions and protect the Earth skyrockets. Miss Flowerpecker even proudly shares that she lost 3 grams of weight in one week because of her enthusiastic work. Meanwhile, worms have the greatest chance of enjoying delicious meals without worrying about the intervention of Miss Flowerpecker, destroying hectares of vegetable fields.”

Trích “GHG Emissions”; Wild Wise Weird [1]

Việc hiểu được chính xác liệu các chương trình bảo tồn có mang lại lợi ích cho rừng và động vật hoang dã và cho cả những người sống cùng với chúng hay không đã trở thành một ưu tiên quan trọng. Các nhà khoa học ngày càng áp dụng các phương pháp tiên tiến để đánh giá các biện pháp can thiệp như các khu bảo tồn, rừng cộng đồng và các nỗ lực bảo tồn khác ảnh hưởng như thế nào đến kết quả sinh thái và con người. Tuy nhiên, trong khi vệ tinh có thể dễ dàng cho thấy nơi rừng đang mở rộng hoặc biến mất, việc đo lường ảnh hưởng của công tác bảo tồn đối với phúc lợi của con người lại khó khăn hơn nhiều do những hạn chế đáng kể về dữ liệu.

Trong nghiên cứu của mình, Hajjar và cộng sự [2] xác định bốn trở ngại chính đối với việc đánh giá các tác động kinh tế xã hội của công tác bảo tồn ở cấp quốc gia và khu vực. Thứ nhất, dữ liệu kinh tế xã hội thiết yếu—bao gồm các khía cạnh như thu nhập hộ gia đình, giáo dục và sức khỏe—thường không nhất quán và không có sẵn ở các quốc gia và thời kỳ. Thứ hai, dữ liệu như vậy thường quá thô, thường chỉ có ở cấp khu vực hoặc cấp tỉnh rộng lớn, trong khi các can thiệp bảo tồn thường hoạt động ở các quy mô nhỏ hơn nhiều, chẳng hạn như làng hoặc cộng đồng. Thứ ba, dữ liệu được thu thập tại nhiều thời điểm khác nhau—yếu tố rất quan trọng để hiểu được các điều kiện thay đổi như thế nào trước và sau các nỗ lực bảo tồn—rất hiếm. Cuối cùng, những dữ liệu này có các định dạng đa dạng và phức tạp về mặt kỹ thuật, gây khó khăn cho việc hài hòa và liên kết chúng một cách hiệu quả.

Tuy nhiên, các nhà nghiên cứu không phải là không có lựa chọn. Hajjar và cộng sự [2] trình bày một loạt các chiến lược thiết thực để giải quyết những thách thức này. Trong số đó có việc sử dụng vùng đệm lân cận để liên kết dữ liệu khảo sát có sẵn với các địa điểm bảo tồn khi không thể có các kết quả phù hợp trực tiếp và áp dụng các kỹ thuật mô hình hóa không gian sáng tạo, chẳng hạn như ước tính diện tích nhỏ và học máy, để dự đoán nghèo đói và phúc lợi ở địa phương bằng cách sử dụng hình ảnh vệ tinh [3,4]. Ngoài ra, các sản phẩm dữ liệu dạng lưới có độ phân giải cao mới mang lại những cơ hội đầy hứa hẹn, mặc dù chúng vẫn đi kèm với những lưu ý, chẳng hạn như chỉ có sẵn cho các khoảng thời gian cụ thể hoặc phụ thuộc nhiều vào các ước tính được mô hình hóa.

Mặc dù dữ liệu hoàn hảo có thể vẫn khó nắm bắt, nhưng các nhà nghiên cứu vẫn có thể tạo ra những hiểu biết có giá trị bằng cách sắp xếp một cách chu đáo dữ liệu có sẵn với quy mô và mục tiêu cụ thể của từng chương trình bảo tồn. Quan trọng hơn, cần có sự đầu tư lớn hơn từ các chính phủ, tổ chức phi chính phủ và các nhà tài trợ bảo tồn để tăng cường cả khả năng tiếp cận và chất lượng của dữ liệu kinh tế xã hội, đảm bảo rằng các tác động của công tác bảo tồn đối với con người được hiểu đầy đủ và được tính đến.

Thu hẹp khoảng cách giữa thiên nhiên và con người là nền tảng cho tương lai của khoa học bảo tồn. Khi thế giới cố gắng đạt được các mục tiêu đầy tham vọng về đa dạng sinh học, sự hiểu biết toàn diện về cả các kết quả sinh thái và xã hội sẽ là chìa khóa để định hình các chiến lược bảo tồn không chỉ hiệu quả mà còn công bằng và chính đáng [5].

Tài liệu tham khảo

[1] Vuong QH. (2024). Wild Wise Weird. https://www.amazon.com/dp/B0BG2NNHY6/

[2] Hajjar R, et al. (2025). Navigating data challenges in socioeconomic impact assessments of conservation regimes. Conservation Biology, 39(2), e14457. https://doi.org/10.1111/cobi.14457

[3] Sherman L, et al. (2023). Global high-resolution estimates of the United Nations Human Development Index using satellite imagery and machine-learning. National Bureau of Economic Research.

[4] Chi G, et al. (2022). Microestimates of wealth for all low- and middle-income countries. PNAS, 119(3), e2113658119. https://www.pnas.org/doi/10.1073/pnas.2113658119

[5] Nguyen MH. (2024). How can satirical fables offer us a vision for sustainability? Visions for Sustainability. https://ojs.unito.it/index.php/visions/article/view/11267