Một nhà phát triển đã tạo ra một công cụ trực quan hóa sáng tạo sử dụng phong cách git-graph để lập bản đồ các mô hình hội thoại phân nhánh trong các bài phát biểu chính trị. Dự án có tên git-graphs, biến đổi những đoạn độc thoại lan man thành các sơ đồ trực quan cho thấy cách các chủ đề phân nhánh, hợp nhất và đan xen với nhau theo thời gian.
Công cụ này xuất hiện từ nỗ lực của nhà phát triển nhằm hiểu được điều mà cựu Tổng thống Trump gọi là the weave - cách ông mô tả việc kết nối nhiều chủ đề trong các bài phát biểu. Sử dụng bản ghi chép bốn phút từ Phòng Bầu dục, nhà phát triển đã xác định mười nhánh chủ đề riêng biệt từ thuế quan và thị trường chứng khoán đến trang trí văn phòng và các sự kiện FIFA.
Kết quả Phân tích Bài phát biểu từ bản ghi 4 phút:
- Tổng số nhánh chủ đề được xác định: 10
- Chủ đề chính: Thuế quan, thị trường chứng khoán, dự báo CBO , sự kiện FIFA , cải tạo văn phòng
- Kỹ thuật trực quan hóa: Phong cách phân nhánh Git-graph với các thao tác hợp nhất
- Công cụ sử dụng: Thành phần web tùy chỉnh dựa trên Mermaid GitGraph DSL
Triển khai kỹ thuật và vấn đề tương thích trình duyệt
Công cụ trực quan hóa được xây dựng như một web component tái sử dụng GitGraph DSL (Domain Specific Language) của Mermaid. Tuy nhiên, việc thử nghiệm ban đầu đã phát hiện ra những vấn đề tương thích trình duyệt đáng kể. Công cụ chỉ hoạt động đúng cách trên Chrome desktop, trong khi không thể hiển thị chính xác trên iOS Safari, Firefox và các trình duyệt di động.
Phản hồi từ cộng đồng đã làm nổi bật những hạn chế kỹ thuật này, với người dùng báo cáo về việc hiển thị bị lỗi trên các nền tảng khác nhau. Các vấn đề hiển thị đặc biệt ảnh hưởng đến người dùng di động, nơi mà chiều rộng màn hình có thể không đủ cho bố cục biểu đồ ngang.
Tình trạng Tương thích Trình duyệt:
- ✅ Chrome Desktop: Hoạt động bình thường
- ❌ iOS Safari : Gặp vấn đề hiển thị
- ❌ Firefox Desktop/Mobile: Lỗi hiển thị
- ❌ Trình duyệt di động: Bố cục không tương thích
Đề xuất cải tiến và tự động hóa từ cộng đồng
Các thành viên cộng đồng công nghệ đã đề xuất một số cải tiến để làm cho công cụ trở nên hữu ích hơn. Một gợi ý chính bao gồm việc hiển thị tên nhánh bên cạnh các chuyển đổi chủ đề, không chỉ tại các điểm hợp nhất, để cải thiện khả năng đọc. Những người khác khuyến nghị thêm phân tích theo thời gian để theo dõi những thay đổi mô hình phát biểu theo thời gian.
Một số người bình luận đề xuất sử dụng AI để tự động hóa quá trình phân tích, so sánh nó với các ứng dụng y tế nơi AI diễn giải các mô hình dữ liệu phức tạp.
Điều này thực sự có vẻ như là một việc tốt để AI làm, thay vì để con người phải chịu đựng nó.
Ý tưởng về phân tích tự động có thể làm cho việc xử lý các bài phát biểu dài hơn và so sánh các mô hình giữa những người nói khác nhau hoặc các khoảng thời gian khác nhau trở nên khả thi.
Ứng dụng rộng hơn ngoài phân tích chính trị
Khái niệm trực quan hóa đã khơi dậy sự quan tâm cho các ứng dụng ngoài phân tích bài phát biểu chính trị. Các thành viên cộng đồng đã lưu ý đến giá trị tiềm năng của nó trong việc hiểu các bài thuyết trình kinh doanh, bài giảng học thuật và các hình thức giao tiếp bằng lời phức tạp khác nơi người nói nhảy qua lại giữa các chủ đề.
Một số người dùng nhận ra các mô hình tương tự trong cuộc trò chuyện của chính họ, mô tả phong cách nói kiểu cây ngược nơi mọi người bắt đầu với nhiều tuyên bố khác nhau trước khi cuối cùng tiết lộ chủ đề chính. Điều này cho thấy công cụ có thể có giá trị giáo dục cho việc đào tạo và phân tích giao tiếp.
Dự án chứng minh cách các công cụ và khái niệm phát triển phần mềm có thể được điều chỉnh một cách sáng tạo để phân tích các mô hình giao tiếp của con người, mặc dù cần có những cải tiến kỹ thuật trước khi nó trở nên dễ tiếp cận rộng rãi trên các nền tảng khác nhau.
Tham khảo: Git diagramming The Weave