1. Xây dựng và phát triển Nền tảng dữ liệu lớn (Big data) về khoa học xã hội

Mô tả bài toán: Thu thập, số hóa, tích hợp và chuẩn hóa các bộ dữ liệu từ các công trình nghiên cứu, khảo sát, sách báo, tài liệu lịch sử, văn hóa, kinh tế, xã hội... của Viện Hàn lâm. Xây dựng nền tảng cho phép lưu trữ, xử lý, phân tích và truy xuất dữ liệu một cách hiệu quả.

Ứng dụng cụ thể:

- Hệ thống thu thập và chuẩn hóa dữ liệu tự động: Sử dụng AI/ML để trích xuất thông tin từ tài liệu phi cấu trúc, nhận diện và chuẩn hóa dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau.

- Xây dựng kiến trúc Big Data: Thiết kế và triển khai các hệ thống lưu trữ (Data Lake, Data Warehouse...), công cụ xử lý dữ liệu lớn (Apache Spark, Hadoop...), và cơ sở dữ liệu phân tán.

- Phát triển API và giao diện truy cập dữ liệu: Tạo ra các giao diện lập trình ứng dụng (API) để các nhà nghiên cứu và ứng dụng bên ngoài có thể truy cập và sử dụng dữ liệu một cách linh hoạt, an toàn.

- Giải pháp bảo mật dữ liệu: Đảm bảo an toàn, bảo mật và quyền riêng tư cho các bộ dữ liệu nhạy cảm.

2. Ứng dụng trí tuệ nhân tạo (AI) và học máy (Machine Learning) trong nghiên cứu khoa học xã hội, dự báo, tư vấn chính sách

Mô tả bài toán: Phát triển các mô hình AI/ML để nghiên cứu, phân tích chuyên sâu các dữ liệu khoa học xã hội, dự đoán xu hướng, nhận diện mối quan hệ phức tạp giữa các yếu tố xã hội, văn hóa, kinh tế, từ đó đưa ra các dự báo, tư vấn chính sách phù hợp, kịp thời.

Ứng dụng cụ thể:

- Phân tích ngữ nghĩa và khai thác thông tin từ văn bản: Xây dựng các mô hình Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phân tích nội dung, cảm xúc, chủ đề từ các tài liệu nghiên cứu, bình luận xã hội, báo cáo chính sách.

- Mô hình dự báo và phân tích xu hướng: Phát triển thuật toán AI để dự báo các xu hướng kinh tế - xã hội, biến động dân số, thay đổi hành vi tiêu dùng, tác động của chính sách.

- Phân tích mạng xã hội và hành vi người dùng: Sử dụng AI để phân tích dữ liệu từ mạng xã hội, hiểu rõ hơn về luồng thông tin, dư luận xã hội, hành vi của các nhóm cộng đồng.

- Hệ thống đề xuất thông tin nghiên cứu: Phát triển hệ thống gợi ý các tài liệu, công trình nghiên cứu phù hợp với mối quan tâm của nhà khoa học.

- Hệ thống đánh giá năng suất và tác động khoa học xã hội theo thời gian thực.

- Nền tảng nghiên cứu xã hội học trực tuyến tích hợp dữ liệu mở: xây dựng hệ thống điều tra xã hội học tự động qua web/mobile.

3. Chuyển đổi số Quy trình quản lý nghiên cứu khoa học

Mô tả bài toán: Số hóa và tối ưu hóa các quy trình nội bộ của Viện Hàn lâm từ đề xuất/đặt hàng, phê duyệt, quản lý đề tài/nhiệm vụ nghiên cứu, cấp phép, xuất bản, đến lưu trữ và phổ biến kết quả nghiên cứu.

Ứng dụng cụ thể:

- Hệ thống quản lý đề tài/nhiệm vụ nghiên cứu: Phát triển nền tảng quản lý toàn bộ vòng đời của một đề tài/nhiệm vụ nghiên cứu, từ đề xuất, phê duyệt, theo dõi tiến độ, phân công nhiệm vụ, đến báo cáo và đánh giá.

- Hệ thống thư viện thông minh: Xây dựng mô hình thư viện mở với tra cứu ngữ nghĩa, liên kết dữ liệu học thuật toàn cầu; ứng dụng IoT để quản lý thư viện.

- Nền tảng xuất bản khoa học số: Chuyển đổi từ xuất bản truyền thống sang xuất bản số, mở (Open Access).

- Hệ thống quản lý tài sản trí tuệ: Giải pháp quản lý và bảo vệ các sản phẩm trí tuệ, bằng sáng chế, bản quyền của Viện Hàn lâm.

- Giải pháp hội nghị và làm việc trực tuyến: Nâng cấp hạ tầng và công cụ hỗ trợ hội thảo, hội nghị khoa học trực tuyến, làm việc nhóm từ xa hiệu quả.

4. Xây dựng Nền tảng đào tạo, chia sẻ, phổ biến và chuyển giao tri thức khoa học xã hội

Mô tả bài toán: Tạo ra các kênh và công cụ số để đào tạo, chia sẻ, chuyển giao, phổ biến rộng rãi các kết quả nghiên cứu khoa học xã hội đến công chúng, các nhà hoạch định chính sách, doanh nghiệp và cộng đồng quốc tế.

Ứng dụng cụ thể:

- Ứng dụng công nghệ số trong đào tạo và nghiên cứu sau đại học về khoa học xã hội: Phát triển các nền tảng học trực tuyến (E-learning), tài nguyên giáo dục số, và hệ thống quản lý đào tạo cho các chương trình thạc sĩ, tiến sĩ.

- Cổng thông tin tri thức số hóa tương tác: Xây dựng cổng thông tin hiện đại, dễ sử dụng, cung cấp các bài viết, báo cáo, video, infograhics, podcast... về các chủ đề khoa học xã hội.

- Ứng dụng di động về văn hóa, lịch sử và xã hội: Phát triển các ứng dụng di động giáo dục, tương tác, giúp người dùng tiếp cận tri thức khoa học xã hội một cách thú vị và dễ hiểu.

- Nền tảng học liệu mở: Xây dựng kho học liệu mở để cung cấp các khóa học, bài giảng, tài liệu nghiên cứu cho cộng đồng học thuật và công chúng.

- Giải pháp thực tế ảo (VR) và thực tế tăng cường (AR) cho trưng bày, bảo tàng ảo: Ứng dụng VR/AR để tạo ra các trải nghiệm tham quan bảo tàng, di tích lịch sử - văn hóa ảo, giúp truyền tải tri thức một cách sống động.

- Hệ thống phản hồi chính sách số: Xây dựng nền tảng tương tác, người dân có thể phản hồi, góp ý trực tiếp vào quy trình chính sách.

- Phát triển sàn giao dịch tri thức khoa học xã hội số: Tạo nền tảng trực tuyến để kết nối các nhà nghiên cứu, doanh nghiệp, và địa phương, hỗ trợ chuyển giao tri thức và giải pháp khoa học xã hội.

5. Ứng dụng công nghệ Blockchain trong nghiên cứu khoa học xã hội

Mô tả bài toán: Ứng dụng tiềm năng của công nghệ Blockchain trong việc đảm bảo tính minh bạch, bất biến và an toàn cho các hoạt động trong khoa học xã hội như lưu trữ dữ liệu, quản lý bản quyền và sở hữu trí tuệ, xác thực thông tin.

Ứng dụng cụ thể:

- Hệ thống xác thực dữ liệu và bằng cấp/chứng chỉ trên Blockchain: Phát triển các giải pháp Blockchain để xác thực nguồn gốc dữ liệu nghiên cứu, bằng cấp, chứng chỉ học thuật.

- Quản lý bản quyền và sở hữu trí tuệ trên Blockchain: Tạo nền tảng ghi nhận và bảo vệ bản quyền các công trình khoa học, ấn phẩm, dữ liệu nghiên cứu.

- Minh bạch trong các khảo sát và thu thập dữ liệu: Ứng dụng Blockchain để đảm bảo tính toàn vẹn và minh bạch của dữ liệu được thu thập từ các khảo sát xã hội.

- Hệ thống giám sát và phản biện xã hội số: Xây dựng nền tảng số để thu thập ý kiến cộng đồng, giám sát chính sách, và phản biện xã hội, tăng cường sự tham gia của người dân vào quản lý nhà nước.