Categorisation là gì? Sức mạnh của tư duy phân loại trong thế giới hiện đại

Trong một vũ trụ chứa đầy những thông tin hỗn loạn và vô tận, khả năng của bộ não con người trong việc tổ chức, sắp xếp và nhóm các sự vật lại với nhau chính là chiếc chìa khóa sinh tồn. Quá trình này được gọi là Categorisation (Phân loại). Không chỉ đơn thuần là việc dán nhãn, phân loại là một cơ chế nhận thức phức tạp giúp chúng ta hiểu thế giới, đưa ra dự đoán và tối ưu hóa mọi nguồn lực từ dữ liệu số đến quản trị nhân sự.

Bài viết này sẽ đi sâu vào mọi khía cạnh của Categorisation, từ nền tảng tâm lý học đến các ứng dụng thực tiễn trong kỷ nguyên dữ liệu lớn.

1. Định nghĩa chi tiết về Categorisation

Categorisation (Phân loại) là quá trình nhận biết, chia sẻ và phân chia các sự vật hoặc ý tưởng thành các nhóm (danh mục) dựa trên những đặc điểm, tính chất hoặc tiêu chí chung.

1.1. Bản chất của việc phân loại

Về cơ bản, phân loại giúp biến một lượng lớn thực thể riêng lẻ thành một số lượng nhỏ các nhóm có thể quản lý được. Ví dụ, thay vì ghi nhớ từng con vật cụ thể mà bạn gặp, não bộ sẽ nhóm chúng vào các danh mục như “động vật có vú”, “loài bò sát” hoặc “vật nuôi”. Điều này giúp tiết kiệm năng lượng cho bộ não và tăng tốc độ xử lý thông tin.

1.2. Sự khác biệt giữa Categorisation và Classification

Dù thường được dùng thay thế cho nhau, nhưng có sự khác biệt tinh tế:

• Categorisation: Thường mang tính chủ quan và dựa trên sự tương đồng về nhận thức (Ví dụ: nhóm các đồ vật trong nhà vào danh mục “đồ dùng nhà bếp”).

• Classification: Thường mang tính hệ thống, hàn lâm và dựa trên các quy tắc nghiêm ngặt hơn (Ví dụ: hệ thống phân loại sinh học Linnaeus).

2. Tầm quan trọng của Categorisation trong nhận thức con người

Nếu không có khả năng phân loại, thế giới sẽ hiện ra trước mắt chúng ta như một mớ hỗn độn các kích thích không liên quan.

2.1. Giảm tải nhận thức (Cognitive Economy)

Bộ não con người có giới hạn về dung lượng bộ nhớ tạm thời. Bằng cách phân loại, chúng ta không cần phải lưu trữ thông tin của từng đối tượng mới. Khi thấy một chiếc ghế mới, bạn ngay lập tức biết công dụng của nó vì bạn đã có danh mục “ghế” trong đầu.

2.2. Khả năng suy luận và dự đoán

Phân loại cho phép chúng ta áp dụng kiến thức từ một nhóm lên một đối tượng mới. Nếu bạn biết một loại trái cây thuộc danh mục “chanh”, bạn có thể dự đoán nó sẽ có vị chua mà không cần nếm thử.

2.3. Định hình ngôn ngữ và giao tiếp

Mỗi danh từ trong ngôn ngữ thực chất là một danh mục. Khi chúng ta nói từ “cây”, cả người nói và người nghe đều hiểu về một nhóm thực thể có thân gỗ và lá, dù hình dáng cụ thể có thể khác nhau.

3. Các mô hình phân loại trong tâm lý học

Làm thế nào để chúng ta quyết định một sự vật thuộc về danh mục nào? Các nhà tâm lý học đã đưa ra nhiều lý thuyết khác nhau.

3.1. Lý thuyết điển hình (Prototype Theory)

Theo lý thuyết này, chúng ta phân loại dựa trên một “nguyên mẫu” – một đại diện hoàn hảo nhất của danh mục đó. Ví dụ, trong danh mục “chim”, chim sẻ thường là nguyên mẫu, trong khi chim cánh cụt nằm ở rìa danh mục vì nó không giống nguyên mẫu (không biết bay).

3.2. Lý thuyết tập hợp (Exemplar Theory)

Thay vì một nguyên mẫu duy nhất, chúng ta lưu trữ tất cả các ví dụ (exemplars) mà chúng ta đã gặp. Khi thấy một con chó mới, não sẽ so sánh nó với tất cả những con chó bạn từng thấy để xác định danh mục.

3.3. Mô hình dựa trên quy tắc (Rule-based Categorisation)

Đây là cách phân loại dựa trên các tiêu chí cụ thể: “Nếu có 4 cạnh bằng nhau và 4 góc vuông thì đó là hình vuông”. Mô hình này thường được dùng trong toán học và các ngành khoa học chính xác.

4. Ứng dụng của Categorisation trong quản trị doanh nghiệp

Trong kinh doanh, phân loại là nền tảng của chiến lược và vận hành hiệu quả.

4.1. Phân loại khách hàng (Customer Segmentation)

Doanh nghiệp không thể đối xử với mọi khách hàng như nhau. Bằng cách phân loại khách hàng dựa trên nhân khẩu học, hành vi mua sắm hoặc giá trị vòng đời (LTV), doanh nghiệp có thể đưa ra các chiến dịch Marketing cá nhân hóa, từ đó tăng tỷ lệ chuyển đổi.

4.2. Quản lý danh mục sản phẩm (Category Management)

Tại các siêu thị hoặc sàn thương mại điện tử, việc phân loại hàng hóa hợp lý (Ví dụ: Đồ điện tử, Thời trang, Gia dụng) giúp khách hàng tìm kiếm dễ dàng hơn và giúp nhà quản lý tối ưu hóa chuỗi cung ứng.

4.3. Quản trị nhân sự và tài năng

Phân loại nhân viên theo kỹ năng, hiệu suất và tiềm năng (như mô hình 9 Box Grid) giúp tổ chức có kế hoạch đào tạo và bổ nhiệm đúng người, đúng việc.

5. Categorisation trong kỷ nguyên Big Data và AI

Với sự bùng nổ của dữ liệu, việc phân loại thủ công đã không còn khả thi. Đây là lúc công nghệ lên ngôi.

5.1. Phân loại văn bản và email

Các hệ thống AI sử dụng thuật toán NLP (Xử lý ngôn ngữ tự nhiên) để tự động phân loại email vào hộp thư đến, thư rác hoặc quảng cáo. Điều này giúp người dùng tiết kiệm hàng giờ mỗi tuần.

5.2. Nhận diện hình ảnh

Công nghệ Computer Vision cho phép máy tính phân loại hình ảnh dựa trên nội dung (Ví dụ: Google Photos tự động nhóm ảnh có mặt bạn, ảnh thú cưng hoặc ảnh phong cảnh).

5.3. Gợi ý sản phẩm (Recommendation Systems)

Các nền tảng như Netflix hay Amazon phân loại sở thích của bạn để đưa ra những gợi ý chính xác. Nếu bạn xem nhiều phim hành động, bạn sẽ được xếp vào danh mục “người yêu thích phim hành động” và nhận được các đề xuất tương ứng.

6. Những thách thức và rủi ro của việc phân loại

Dù hữu ích, nhưng Categorisation cũng có những mặt trái nếu không được thực hiện một cách cẩn trọng.

6.1. Định kiến và dập khuôn (Stereotyping)

Khi áp dụng phân loại lên con người, chúng ta dễ rơi vào bẫy định kiến. Việc cho rằng mọi cá nhân trong một nhóm đều có tính chất giống nhau dẫn đến sự thiếu công bằng và sai lệch trong nhận thức xã hội.

6.2. Ranh giới mờ nhạt (Fuzzy Boundaries)

Không phải mọi thứ đều dễ dàng xếp vào một chiếc hộp. Những đối tượng nằm giữa hai danh mục (như thú mỏ vịt trong thế giới động vật) thường gây khó khăn cho các hệ thống phân loại cứng nhắc.

6.3. Sự quá tải của danh mục

Nếu tạo ra quá nhiều danh mục (Over-categorisation), hệ thống sẽ trở nên phức tạp và mất đi ý nghĩa ban đầu là sự đơn giản hóa.

7. Cách xây dựng hệ thống phân loại hiệu quả cho cá nhân

Bạn có thể áp dụng Categorisation để tổ chức cuộc sống và công việc của mình tốt hơn.

7.1. Phân loại nhiệm vụ (Task Categorisation)

Sử dụng ma trận Eisenhower để chia công việc thành 4 nhóm: Quan trọng/Khẩn cấp, Quan trọng/Không khẩn cấp, Không quan trọng/Khẩn cấp, Không quan trọng/Không khẩn cấp.

7.2. Quản lý tệp tin và kiến thức (Digital Gardening)

Hãy xây dựng một hệ thống thư mục dựa trên dự án thay vì dựa trên loại tệp. Điều này giúp bạn tìm kiếm thông tin theo ngữ cảnh công việc nhanh hơn.

7.3. Phân loại tài chính cá nhân

Chia thu nhập vào các “hũ” khác nhau (Thiết yếu, Đầu tư, Giáo dục, Hưởng thụ) là một ứng dụng điển hình của phân loại để đạt được tự do tài chính.

8. Tương lai của Categorisation: Phân loại động (Dynamic Categorisation)

Trong tương lai, các danh mục sẽ không còn cố định. Nhờ vào Machine Learning, các hệ thống phân loại sẽ tự động điều chỉnh ranh giới và tiêu chí dựa trên sự thay đổi của dữ liệu thực tế theo thời gian thực. Điều này giúp các doanh nghiệp phản ứng linh hoạt hơn với những biến động không ngừng của thị trường.

9. Các bước thiết kế một hệ thống phân loại dữ liệu chuyên nghiệp

Nếu bạn đang xây dựng một cơ sở dữ liệu hoặc hệ thống quản lý thông tin, hãy tuân thủ quy trình sau:

9.1. Xác định thực thể và thuộc tính

Liệt kê tất cả các đối tượng bạn cần quản lý và các đặc điểm chung nhất của chúng.

9.2. Lựa chọn tiêu chí phân loại

Tiêu chí phải đảm bảo tính Loại trừ lẫn nhau (Mutual Exclusivity – một vật chỉ thuộc 1 nhóm) và Toàn diện (Exhaustiveness – mọi vật đều có chỗ đứng).

9.3. Kiểm tra và tối ưu hóa

Thử nghiệm hệ thống với dữ liệu thực tế và điều chỉnh nếu có quá nhiều đối tượng rơi vào danh mục “Khác” (Others).

10. Xây dựng sơ đồ phân loại chuyên nghiệp (Taxonomy Design)

Một hệ thống phân loại hiệu quả không chỉ đơn thuần là các nhãn dán, mà là một cấu trúc có tầng thứ giúp tối ưu hóa việc tìm kiếm và quản trị.

10.1. Cấu trúc phân loại phân cấp (Hierarchical Categorisation)

Đây là mô hình phổ biến nhất, đi từ tổng quát đến chi tiết (mô hình cây).

• Ví dụ: Đồ điện tử (Cấp 1) -> Điện thoại (Cấp 2) -> Điện thoại thông minh (Cấp 3).

• Ưu điểm: Dễ hiểu, phản ánh đúng logic tư duy của con người.

• Nhược điểm: Khó thay đổi khi hệ thống đã lớn mạnh và có xu hướng trở nên quá sâu, khiến người dùng mất nhiều lượt nhấp chuột.

10.2. Phân loại theo thuộc tính (Faceted Categorisation)

Thay vì một cây thư mục duy nhất, người dùng có thể lọc đối tượng dựa trên nhiều thuộc tính khác nhau cùng một lúc.

• Ví dụ: Khi mua một chiếc áo, bạn có thể phân loại theo: Màu sắc, Kích cỡ, Chất liệu, Giá thành.

• Ưu điểm: Cực kỳ linh hoạt, cho phép người dùng tìm thấy đối tượng từ nhiều góc độ khác nhau. Đây là nền tảng của các bộ lọc (Filters) trên các sàn thương mại điện tử lớn như Amazon hay Shopee.

11. Kỹ thuật Gán nhãn (Tagging) và Phân loại phi tập trung

Trong kỷ nguyên Web 2.0, khái niệm “Folksonomy” ra đời, cho phép người dùng tự tham gia vào quá trình phân loại.

11.1. Sức mạnh của Hashtags và Tags

Khác với các danh mục cố định (Folders), Tags cho phép một đối tượng thuộc về nhiều nhóm cùng lúc mà không cần nhân đôi tệp tin. Việc gán nhãn giúp việc truy xuất thông tin trở nên linh hoạt hơn dựa trên ngữ cảnh thực tế thay vì cấu trúc hành chính cứng nhắc.

11.2. Ưu điểm của phân loại dựa trên người dùng

Khi cộng đồng cùng tham gia gán nhãn (ví dụ trên Instagram hoặc Pinterest), các danh mục mới sẽ tự động nảy sinh dựa trên xu hướng thực tế của xã hội, giúp hệ thống luôn cập nhật mà không cần sự can thiệp của người quản lý.

12. Categorisation trong quản trị tri thức cá nhân (PKM)

Việc phân loại không chỉ để sắp xếp tệp tin, mà còn để “sắp xếp” tư duy của chính bạn.

12.1. Phương pháp PARA (Projects – Areas – Resources – Archives)

Tiago Forte, chuyên gia năng suất, đã đề xuất hệ thống phân loại dựa trên mức độ hành động:

• Projects (Dự án): Những việc có thời hạn cụ thể.

• Areas (Lĩnh vực): Những trách nhiệm duy trì lâu dài (Sức khỏe, Tài chính).

• Resources (Tài nguyên): Những kiến thức bạn quan tâm nhưng chưa dùng ngay.

• Archives (Lưu trữ): Những mục đã hoàn thành nhưng cần giữ lại.

12.2. Phương pháp Zettelkasten: Phân loại theo sự kết nối

Thay vì phân loại theo chủ đề, kỹ thuật này phân loại ghi chú dựa trên mối liên hệ giữa các ý tưởng. Điều này giúp bộ não kích thích sự sáng tạo và tạo ra các kiến thức mới từ việc kết nối các danh mục vốn có vẻ không liên quan.

13. Phân tích dữ liệu: Từ Categorisation đến Clustering (Phân cụm)

Trong khoa học dữ liệu, phân loại là một bài toán của học máy có giám sát (Supervised Learning).

13.1. Thuật toán phân loại (Classification Algorithms)

Máy tính được dạy bằng các dữ liệu đã gán nhãn sẵn. Ví dụ: Đưa cho máy 10.000 ảnh chó và mèo đã dán nhãn để máy tự rút ra các đặc điểm phân loại (tai, mũi, lông). Các thuật toán phổ biến bao gồm Decision Trees (Cây quyết định) hay K-Nearest Neighbors.

13.2. Phân cụm tự động (Clustering)

Đây là đỉnh cao của Categorisation trong AI (Unsupervised Learning). Máy tính tự tìm kiếm các điểm tương đồng trong một đống dữ liệu hỗn lộn để nhóm chúng lại mà không cần con người chỉ dẫn. Kỹ thuật này giúp các doanh nghiệp phát hiện ra các nhóm khách hàng mới mà trước đây họ chưa từng biết đến.

14. Lộ trình 30 ngày tối ưu hóa hệ thống phân loại của bạn

Để làm chủ kỹ thuật Categorisation, hãy thực hiện theo kế hoạch sau:

• Tuần 1: Dọn dẹp và Hợp nhất. Kiểm tra lại các thư mục máy tính và email. Xóa bỏ những danh mục chồng chéo và gộp những nhóm quá nhỏ vào một nhóm chung.

• Tuần 2: Thiết lập tiêu chuẩn. Xác định bộ quy tắc đặt tên và phân loại cho mọi tệp tin mới. Sử dụng tối đa 7 danh mục chính (Số 7 kỳ diệu trong tâm lý học nhận thức).

• Tuần 3: Tự động hóa. Sử dụng các công cụ lọc email tự động và các quy tắc (Rules) trong trình quản lý tệp để giảm bớt việc phân loại thủ công.

• Tuần 4: Đánh giá và Tinh chỉnh. Kiểm tra xem hệ thống mới có giúp bạn tìm thấy thông tin trong dưới 30 giây hay không. Nếu không, hãy đơn giản hóa nó.

Kết luận

Categorisation là một công cụ tư duy nguyên thủy nhưng chưa bao giờ lỗi thời. Nó giúp chúng ta điều hướng trong biển thông tin mênh mông, giúp máy tính hiểu được thế giới và giúp các tổ chức vận hành một cách trật tự. Tuy nhiên, nghệ thuật của phân loại nằm ở chỗ biết khi nào nên nhóm lại để thấy bức tranh toàn cảnh và khi nào nên tách bạch để thấy được sự độc bản của từng cá thể.

Hãy bắt đầu tổ chức lại thế giới của bạn bằng những danh mục thông minh, vì khi bạn phân loại đúng, bạn đã giải quyết được một nửa vấn đề.

👉 Nếu bạn đang mong muốn nâng cao kỹ năng giảng dạy, đồng thời sở hữu chứng chỉ TESOL Quốc tế uy tín, hãy để ETP TESOL đồng hành. Chúng tôi không chỉ mang đến chương trình học chất lượng, mà còn là một cộng đồng giáo viên đầy nhiệt huyết – nơi bạn được học hỏi, kết nối và phát triển bền vững.

Hãy để ETP TESOL đồng hành cùng bạn trên hành trình chinh phục khoá học TESOL Quốc tế tại Việt Namvà khởi đầu sự nghiệp giảng dạy tiếng Anh chuyên nghiệp. Hãy liên hệ ngay hôm nay để được tư vấn chi tiết về chương trình học TESOL Quốc tế tại Việt Nam, lịch khai giảng và những ưu đãi đặc biệt đang áp dụng.

Bạn có thể tìm đọc thêm về ETP TESOL tại: ETP TESOL VỮNG BƯỚC SỰ NGHIỆP GIÁO VIÊN TIẾNG ANH

Tìm hiểu thêm

• Nhận ngay Ebook ETP TESOL TẶNG bạn
• 7 Ứng dụng Trí tuệ nhân tạo AI trong giáo dục
• [Thầy cô hỏi, ETP TESOL trả lời #4] Phương pháp hiệu quả để thúc đẩy động lực học tập cho học viên đi làm bận rộn?
• [Thầy cô hỏi, ETP TESOL trả lời #3] Làm thế nào để giáo viên có thể giúp học sinh tiếp thu kiến thức một cách nhanh chóng và nhớ lâu hơn?
• Chuyên mục “Thầy cô hỏi, ETP TESOL trả lời”