Alice E. Marwick - Dữ liệu cá nhân của người dùng Internet đang được khai thác triệt để ra sao?

Những tiết lộ về việc Cơ quan An ninh Quốc gia Mỹ (NSA) thu
thập thông tin cá nhân và các hoạt động kỹ thuật số của
hàng triệu người trên khắp thế giới đã khiến dư luận chú
ý và lo lắng. Nhưng các hãng quảng cáo, tiếp thị và khai thác
dữ liệu vận hành những hệ thống đáng ngại và mờ ám
không kém mà công chúng ít biết đến hơn.

Dùng các kỹ thuật từ thẻ khách hàng trung thành của siêu
thị đến quảng cáo nhắm đến đối tượng cụ thể trên
Facebook, các công ty tư nhân thu thập một cách có hệ thống
các thông tin rất riêng tư, từ danh tánh của bạn, đến hoạt
động và những món bạn mua. Dữ liệu về các hành vi của
bạn cả khi lướt mạng lẫn khi không kết nối internet được
kết hợp, phân tích, rồi bán cho các hãng tiếp thị, các công
ty, chính quyền, và thậm chí cho bọn tội phạm. Phạm vi của
việc thu thập, tổng hợp và môi giới thông tin này tương tự
như, nếu không muốn nói là rộng lớn hơn, hoạt động của
NSA, tuy nhiên nó gần như hoàn toàn không được nhà nước
quản lý và công chúng hoàn toàn không biết về nhiều hoạt
động của các hãng khai thác dữ liệu và tiếp thị kỹ thuật
số.

Ở đây, tôi sẽ bàn về hai điều: việc vô tình, hay thụ
động, thu thập dữ liệu do các công ty tư nhân thực hiện; và
việc tự nguyện, hay chủ động, thu thập thông tin của chính
bản thân do các cá nhân thực hiện. Tuy tôi nghĩ chúng ta nên lo
lắng hơn về hình thức thứ nhất, hình thức thứ hai đặt ra
câu hỏi liệu chúng ta có thể tận dụng tối đa mạng xã hội
mà không góp phần làm lợi cho các công ty lớn.

<strong>Tiếp thị cơ sở dữ liệu</strong>

Ngành thu thập, tổng hợp và môi giới dữ liệu cá nhân
được gọi là "tiếp thị cơ sở dữ liệu". Acxiom, công ty
lớn thứ nhì trong lĩnh vực này, có 23.000 máy chủ xử lý hơn
50 ngàn tỉ giao dịch dữ liệu mỗi năm, theo tờ The New York
Times. Công ty này tuyên bố có hồ sơ về hàng trăm triệu
người Mỹ, trong đó có 1,1 tỉ cookie trình duyệt (những mẩu
dữ liệu nhỏ được gởi đi từ một trang mạng, dùng để
theo dõi hoạt động của người sử dụng), 200 triệu hồ sơ di
động, và trung bình 1.500 mẩu dữ liệu cho mỗi khách hàng. Các
dữ liệu này bao gồm những thông tin lượm lặt từ các nguồn
hồ sơ sẵn có như định giá nhà và sở hữu xe, thông tin về
hành vi trên mạng được theo dõi qua cookie, quảng cáo trên
trình duyệt, và các hình thức tương tự, dữ liệu từ các
cuộc khảo sát khách hàng, và hành vi mua sắm không phải trên
mạng. Tổng giám đốc Scott Howe nói: "Tầm với kỹ thuật số
của chúng tôi chẳng mấy chốc sẽ vươn đến gần như tất
cả những người sử dụng Internet ở Mỹ."

Khi bạn truy cập vào gần như bất cứ trang mạng nào, có một
cookie (tập tin nhỏ dạng text) được lưu trữ trên máy tính
của bạn. Các cookie "bên thứ nhất" do chính trang mạng đó
đặt lên máy, ví dụ Gmail lưu lại mật khẩu của bạn để
bạn khỏi cần phải đăng nhập khi truy cập trang đó. Các
"cookie bên thứ ba" tồn tại trên nhiều trang mạng khác nhau,
theo dõi những trang bạn truy cập, cả thứ tự truy cập. Với
những người đã đăng nhập, các trình duyệt Google Chrome và
Firefox đồng bộ hóa lịch sử lướt mạng trên các thiết bị
khác nhau, kết hợp hoạt động của bạn trên iPad với iPhone
với máy laptop của bạn. Mục đích là để hiện quảng cáo cho
khớp.

Ví dụ, cách đây mấy đêm, tôi dùng iPhone vào trang mạng
LLBean.com để tìm bốt mùa đông. Vài hôm sau, các mẩu quảng
cáo của LLBean.com hiện ra trên một blog tin tức mà tôi đang
đọc trên iPad. Kiểu "nhắm đối tượng dựa vào hành vi"
này sắp lỗi thời, và nhường chỗ cho kiểu "nhắm đối
tượng dựa vào tiên đoán", tức là dùng các kỹ thuật khai
thác dữ liệu tinh vi để tiên đoán giùm cho L.L.Bean là liệu
có khả năng tôi sẽ mua một món hàng khi nhìn thấy mẩu quảng
cáo của LLBean.com.

Acxiom cung cấp "những hiểu biết chuyên sâu rất đặc thù và
cao cấp về hành vi" với "số lượng hàng ngàn và bao gồm
các quan tâm của khách hàng từ các sở thích về thương hiệu
và kênh phân phối đến việc sử dụng sản phẩm và thời
điểm mua hàng". Nói cách khác, Acxiom tạo ra các hồ sơ kỹ
thuật số về hành triệu người, dựa trên 1.500 mẩu dữ liệu
về họ mà công ty tuyên bố có trong tay. Những dữ liệu này
có thể bao gồm trình độ học vấn của bạn; bạn có mấy
đứa con; loại xe bạn lái; danh mục đầu tư cổ phiếu của
bạn; những món bạn mua gần đây; và sắc tộc và tuổi của
bạn. Các dữ liệu này được kết hợp từ nhiều nguồn –
ví dụ, danh sách đăng ký tạp chí và các hồ sơ công cộng
về sở hữu nhà – để xác định xem bạn có thuộc một số
loại đã xác định trước chẳng hạn như "Nhà to Xe lớn"
hay "người thành niên có cha mẹ giàu có". Khi đó Acxiom có
thể bán những hồ sơ khách hàng này các khách hàng của mình,
trong đó có 12 trong số 15 hãng phát hành thẻ tín dụng lớn
nhất, 7 trong số 10 ngân hàng bán lẻ lớn nhất, 8 trong số 10
hãng viễn thông / truyền thông lớn nhất, và 9 trong 10 hãng
bảo hiểm nhà và tai nạn lớn nhất.

Acxiom có thể là một trong những hãng môi giới dữ liệu lớn
nhất, nhưng hãng này đại diện cho một sự thay đổi đáng
kể về cách xử lý thông tin cá nhân trên mạng. Trào lưu
"Dữ liệu Lớn" (Big Data), tức là việc sử dụng các kỹ
thuật phân tích để hiểu biết chuyên sâu về xã hội trong
những nhóm dữ liệu rất lớn, đang nhanh chóng biến đổi
nhiều ngành từ y tế đến chính trị bầu cử. Dữ liệu Lớn
có nhiều ứng dụng xã hội nổi tiếng, ví dụ được cảnh
sát và giới quản lý kinh doanh dùng để tăng năng suất. Nhưng
nó cũng làm nảy sinh nhiều thách thức mới đối với quyền
riêng tư ở một mức độ và trên một quy mô chưa từng thấy.
Dữ liệu Lớn được tạo thành từ "dữ liệu nhỏ", và
những dữ liệu nhỏ có thể hết sức riêng tư.

Nếu để riêng, việc bạn mua một lọ kem xoa làm từ dầu cacao
ở cửa hàng Target chẳng có gì đáng để ý. Nhưng Target gán
cho mỗi khách hàng một số nhận diện khách (Guest ID) riêng
biệt, gắn kết với số thẻ tín dụng của họ, địa chỉ
email, hay tên. Mỗi món hàng mua và giao dịch của bạn với
Target khi đó được gắn kết với số nhận diện khách hàng
của bạn, trong đó có lọ kem xoa.

Hiện nay, Target dành rất nhiều thời gian để nghĩ cách tiếp
thị với những người sắp có con. Tuy phần lớn mọi người
có thói quen mua sắm khá ổn định – mua giấy vệ sinh ở chỗ
này, mua vớ ở chỗ kia – sinh con là một thay đổi lớn trong
đời khiến cuộc sống đảo lộn. Vì hồ sơ khai sinh là công
khai, các bậc cha mẹ mới sinh con nhận được tới tấp thông
tin và tài liệu tiếp thị và quảng cáo. Vì thế, mục tiêu
của Target là xác định các bậc cha mẹ trước khi con ra đời.
Andrew Pole, trưởng ban thống kê của Target, nói: "Chúng tôi
biết rằng nếu chúng tôi xác định được [các bậc cha mẹ
mới] trong thời gian ba tháng thứ nhì của thai kỳ, có khả
năng lớn là chúng tôi có thể giữ được họ trong nhiều
năm." Pole đã khai thác những lượng dữ liệu khổng lồ về
thói quen mua sắm của các phụ nữ có thai và các bậc cha mẹ
mới. Ông phát hiện rằng phụ nữ mua một số món nhất định
trong khi mang thai, chẳng hạn kem xoa làm từ dầu cacao, thuốc
bổ calcium, và giỏ xách lớn có thể dùng luôn làm giỏ đựng
tã.

Khi đó Target bắt đầu gởi thư có định hướng đối tượng
đến những phụ nữ đang mang thai. Hành động này có tác dụng
ngược. Phụ nữ rùng mình ớn lạnh khi nhận được thư –
làm sao Target biết họ có thai? Trong một vụ nổi tiếng, cha
của một cô gái tuổi thiếu niên gọi đến Target than phiền
là hãng khuyến khích thiếu niên có thai khi gởi cho cô những
phiếu giảm giá mua tã và ghế dành cho trẻ em trong xe. Một
tuần sau, ông ta gọi lại và xin lỗi; cô chưa nói cho cha mình
biết là mình có thai.

Vì thế, các nhà quản lý Target đổi chiến thuật. Họ để
lẫn các phiếu giảm giá rượu vang và máy cắt cỏ với phiếu
giảm giá núm vú giả và giấy chùi Baby Wipes. Phụ nữ có thai
có thể dùng các phiếu giảm giá đó mà không nhận ra rằng
Target biết họ có thai. Như ông Pole nói với tờ The New York
Times Magazine, "Dù ta làm đúng luật, ta có thể làm những
việc khiến người khác thấy khó chịu."

Chính những kỹ thuật này đã được chiến dịch vận động
tranh cử của Obama sử dụng với hiệu quả cao trước cuộc
bầu cử năm 2012. Một ví dụ nổi tiếng là chiến dịch này
đã tuyển mộ một số chuyên gia trẻ xuất sắc nhất về kỹ
thuật phân tích và khoa học hành vi, và cho họ vào một phòng
gọi là "hang" trong 16 giờ mỗi ngày. Trưởng ban khoa học
dữ liệu của chiến dịch này là một phân tích viên trước
đây từng khai thác Dữ liệu Lớn để cải tiến hoạt động
khuyến mãi của siêu thị. Nhóm siêu sao này đã có thể cung
cấp cho Obama các đặc tính dân cư nhắm đến từng đối
tượng rất cụ thể – họ có thể tiên đoán chính xác họ
có thể thu được bao nhiều tiền quyên tặng từ mỗi email
vận động xin tiền. Khi nhóm này phát hiện rằng phụ nữ ở
Bờ Đông từ ba mươi đến bốn mươi tuổi không cho tiền
nhiều như dự kiến, họ đưa ra hình thức khuyến khích là có
thể có cơ hội ăn tối với nữ diễn viên Sarah Jessica Parker.
Mỗi buổi tối, chiến dịch này chạy 66.000 mô phỏng để lập
mô hình phân tích hiện trạng của cuộc bầu cử. Các phân
tích viên của Obama không chỉ sử dụng các kỹ thuật tiếp
thị cơ sở dữ liệu hàng đầu, mà họ còn xây dựng các kỹ
thuật tân tiến nhất.

Các chiến thuật của chiến dịch Obama minh họa một điều
thường bị bỏ sót khi chúng ta bàn về khai thác dữ liệu và
tiếp thị: việc chính quyền và giới chính khách là những
khách hàng lớn của những hãng tiếp thị và môi giới dữ
liệu. Ví dụ, chiến dịch này mua dữ liệu về các thói quen
xem truyền hình của người Ohio từ một công ty tên là
FourthWallMedia. Mỗi gia đình được gán cho một con số, nhưng
tên của những người trong gia đình không được tiết lộ. Tuy
nhiên, chiến dịch Obama có thể kết hợp các danh sách cử tri
với các danh sách khách hàng đăng ký sử dụng dịch vụ
truyền hình cáp, rồi phối hợp với các số nhận dạng
được xem là vô danh được dùng để theo dõi những mẫu hình
sử dụng hộp tín hiệu cáp truyền hình. Khi đó chiến dịch
này có thể phát các mẩu quảng cáo vận động tranh cử đúng
vào lúc một số đối tượng cử tri cụ thể nào đó đang xem
TV. Do vậy, chiến dịch này mua giờ quảng cáo trong những
chương trình khác thường, ví dụ như các sô Sons of Anarchy, The
Walking Dead, và Don't Trust the B—in Apt. 23, thay vì trong các
chương trình tin tức địa phương theo khuyến nghị của quan
niệm thông thường.

"Nhóm sống trong hang" thậm chí còn có thể khớp các danh
sách cử tri với thông tin Facebook, bằng cách dùng Facebook
Connect, công nghệ đăng nhập của Facebook (được dùng cho
nhiều trang đăng ký sử dụng và các hệ thống bình luận
trực tuyến). Biết rằng một số cử tri trong các nhóm này
ủng hộ Obama, chiến dịch này đã nghĩ được cách khiến họ
thuyết phục những người bạn có lẽ không hào hứng lắm nên
đi bầu. Thông qua quan sát các danh sách bạn bè Facebook và so
sánh chúng với những hình ảnh có đánh dấu bạn bè (tagged),
chiến dịch này khớp nối những "bạn" này với các danh
sách những cử tri có thể thuyết phục, rồi vận động những
người ủng hộ Obama thuyết phục những người bạn "đời
thực" của họ đi bầu.

<strong>Mạng xã hội</strong>

Xét về những kỹ thuật khai thác và phân tích dữ liệu tinh vi
này, liệu có cách nào để chúng ta có thể dùng mạng xã hội
– hay chính Internet – mà không thêm thông tin vào hồ sơ của
ta được các công ty như Acxiom, Experian, hay Epsilon thu thập?

Mạng xã hội cho phép chúng ta thu thập và theo dõi dữ liệu cho
chính mình. Ví dụ, tôi đã dùng một trang mạng tên là Last.fm
kể từ năm 2005 để theo dõi tất cả những bản nhạc số mà
tôi đã nghe khi dùng iTunes hay Spotify. Nhờ đó, tôi có được
cái nhìn lý thú về việc các sở thích âm nhạc của mình đã
thay đổi ra sao theo thời gian, và Last.fm có thể giới thiệu cho
tôi những ban nhạc ít ai biết đến dựa trên lịch sử nghe
nhạc khá chi tiết này.

Dùng mạng xã hội cho phép chúng ta kết nối với bạn bè;
hiểu biết nhiều hơn về bản thân; thậm chí làm đời ta
tươi đẹp hơn. Phong trào Quantified Self (Bản thân Định
lượng) dựa trên những kỹ thuật đã được phụ nữ dùng
mấy chục năm nay, chẳng hạn như đếm số calorie, khuyến
khích dùng dữ liệu cá nhân để hiểu biết bản thân. Ví dụ,
đo lường các chu kỳ giấc ngủ của bạn theo thời gian có
thể giúp bạn tránh dùng đồ uống có chất caffeine sau 4 giờ
chiều, hoặc biết rằng nếu muốn ngủ được, bạn không
được dùng Internet trong một giờ trước khi đi ngủ.

Nhưng các dữ liệu này hết sức hữu dụng cho các hãng môi
giới dữ liệu. Thử tưởng tượng một hãng bảo hiểm y tế
sẽ phản ứng ra sao khi thấy mức tiếp nhận calorie của bạn
trên MyFitnessPal, số bước đi của bạn mỗi ngày do Fitbit theo
dõi, số lần bạn đến phòng tập thể dục gần nhà được
thể hiện trên Foursquare, và món bạn ăn dựa trên những hình
ảnh bạn đưa lên Instagram. Mỗi mẩu thông tin vụn vặt tự
thân nó chẳng có ý nghĩa gì, nhưng việc tổng hợp số thông
tin này vẽ ra được một bức tranh tổng thể. Các hãng theo
dõi dữ liệu có thể truy cập các thông tin như vậy một cách
tập trung và đưa chúng vào các cơ sở dữ liệu của họ. Hai
hệ quả lớn của kiểu thu thập dữ liệu này đáng được
chú ý nhiều hơn.

Thứ nhất là sự phân biệt đối xử dữ liệu. Một khi khách
hàng được phân chia thành các phân khúc theo đặc tính dân cư,
họ có thể được phân loại. Một bài thuyết trình của hãng
Acxiom tại Tổ chức Tiếp thị Khách hàng trong năm 2013 đã chia
khách hàng thành "các phân khúc giá trị khách hàng" và nhận
xét rằng trong khi nhóm 30% khách hàng cao cấp nhất làm tăng 500%
giá, nhóm 20% khách hàng ở cấp thấp nhất lại làm giảm 400%
giá trị. Nói cách khác, điều này buộc các công ty quan tâm
rất nhiều đến các khách hàng cao cấp nhất, trong khi phớt
lờ nhóm 20% ở cấp thấp nhất vì những người này có thể
dành "quá nhiều" thời gian cho các cuộc điện thoại dịch
vụ khách hàng, có thể khiến công ty tốn kém vì họ trả hàng
hay dùng phiếu giảm giá, hoặc có những hành vi khác gây tốn
kém nhiều hơn giá trị họ mang lại cho công ty.

"Những đối tượng giá trị thấp" này được gọi là
"vô giá trị" (waste) trong thuật ngữ chuyên ngành. Joseph
Turow, một giáo sư về truyền thông ở Đại học Pennsylvania
nghiên cứu tiếp thị chuyên biệt, đặt câu hỏi chuyện gì
sẽ xảy ra với những người nằm trong các chủng loại "vô
giá trị" mà họ hoàn toàn không biết hay không được thông
báo. Họ có bị phân biệt đối xử về giá? Dịch vụ kém?
Họ có bị bỏ lỡ những món, những khoản dành cho người
khác? Sự phân biệt đối xử như vậy lại càng xảo quyệt
hơn vì nó hoàn toàn vô hình.

Thứ hai, chúng ta có thể lo ngại nhiều về việc do thám của
chính quyền hơn về việc các hãng tiếp thị hay môi giới dữ
liệu thu thập thông tin cá nhân, nhưng như vậy coi như quên xét
đến thực tế là chính quyền thường xuyên mua dữ liệu từ
các hãng này. ChoicePoint, nay thuộc sở hữu của Elsevier, là
một hãng tổng hợp dữ liệu khổng lồ, kết hợp dữ liệu
cá nhân lấy từ các cơ sở dữ liệu công lẫn tư, trong đó
có số An sinh Xã hội, báo cáo tín dụng, và hồ sơ hình sự.
Hãng này có 17 tỉ hồ sơ về các doanh nghiệp và cá nhân,
được bán cho khoảng 100.000 khách hàng, trong đó có 35 cơ quan
chính phủ và 7.000 cơ quan thực thi pháp luật cấp liên bang,
tiểu bang, và địa phương.

Ví dụ, Bộ Ngoại giao Mỹ mua các hồ sơ về hàng triệu công
dân Mỹ La tinh, rồi các hồ sơ này được đối chiếu với
các cơ sở dữ liệu di trú. Choicepoint cũng bị điều tra về
việc bán 145.000 hồ sơ cá nhân cho một đường dây ăn cắp
danh tánh. Gần đây hơn, Experian, một trong ba hãng thông tin tín
dụng lớn, đã bán nhầm hồ sơ cá nhân cho một tin tặc
người Việt. Bọn lừa đảo gọi các hồ sơ này, trong đó có
số An sinh Xã hội và nhũ danh của mẹ, là "thông tin trọn
bộ" (fullz) vì chúng chứa đủ thông tin cá nhân để bọn
bất lương xin thẻ tín dụng hoặc vay tiền.

Cách đây mấy năm, tôi tham quan một phòng thí nghiệm của một
hãng quảng cáo lớn. Họ giới thiệu với những công nghệ theo
dõi khách hàng tân tiến nhất. Một ngày nào đó trong tương lai
không xa, nếu bạn đang ở trong tiệm Duane Reade, vu vơ nhìn một
kệ lớn bày đủ loại dầu gội đầu và cố nghĩ xem nên mua
loại nào, kệ hàng sẽ theo dõi các ánh mắt của bạn và
những chai nào bạn cầm lên và săm soi kỹ. Dùng dữ liệu này,
Duane Reade có thể dùng thuật toán tạo ra một phiếu giảm giá
cho một nhãn dầu gội đầu cụ thể mà bạn có thể in ra ngay
tại kệ hàng đó. Tôi đã xem một ứng dụng thí nghiệm theo
dõi những di chuyển của khách hàng trong một thương xá, dựa
trên các số xác định đơn nhất, tức MACaddress, của điện
thoại di động của họ, được cất trong giỏ hay túi nhưng có
thể được các thiết bị theo dõi vô tuyến lần theo. Trong
tất cả những trường hợp này, người ta lại không biết
mình đang bị theo dõi. Những thao tác này có thể được mô
tả trong một đoạn lẩn khuất đâu đó ở cuối một chính
sách bảo vệ quyền riêng tư hết sức rối rắm mà khách hàng
có thể không chú ý khi họ mua thiết bị, hoặc được in trên
một thông cáo kế bên một máy quay giám sát an ninh (CCTV camera).
Tuy có thể không phạm pháp, nhưng những điều này dường như
không hợp đạo lý.

Tuy giải pháp đơn giản cho những vấn đề này là không chọn
các thẻ khách hàng trung thành, ngưng dùng Internet, hay mạng xã
hội, nhưng làm như vậy là không thực tế. Quả thực, gần
như không thể có cuộc sống, cả trên mạng lẫn khi không kết
nối, mà không bị theo dõi, trừ phi ta có những cách cực đoan
để tránh né. Chính quyền thành phố theo dõi các dòng di
chuyển của xe cộ; thẻ nhận dạng tần số radio được gắn
vào áo quần được giặt ủi; máy quay giám sát an ninh CCTV có
mặt ở hầu hết các cửa hàng. Công nghệ phát triển nhanh hơn
luật bảo vệ người tiêu dùng của chúng ta, mà trong nhiều
trường hợp luật lệ lỗi thời và khó áp dụng cho thế giới
kết nối của chúng ta.

Ủy ban Thương mại Liên bang (FTC) và Ủy ban Thương mại của
Thượng viện Mỹ hiện đang điều tra các hãng môi giới dữ
liệu và kêu gọi minh bạch hơn trong việc thu thập và truyền
bá thông tin cá nhân. Những người trong chúng ta quan ngại về
quyền riêng tư phải tiếp tục đòi hỏi có giám sát và kiểm
soát đối với những công ty tư nhân này. Người dân nên
được khuyến khích nghiên cứu các công cụ bỏ lựa chọn,
ngăn chặn quảng cáo, và các phần mềm plug-in có cho hầu hết
các nền tảng hệ điều hành. Tuy việc giám sát NSA sát sao hơn
là điều cần thiết, chúng ta phải gây áp lực tương tự với
các công ty tư nhân để bảo đảm rằng những chiến dịch
gởi thư và các quảng cáo vô hại nhắm đến đối tượng cụ
thể không dẫn đến những vi phạm nguy hiểm và tác hại về
quyền riêng tư cá nhân.

<div class="rightalign"><strong>Alice E. Marwick</strong>

Bản tiếng Việt © 2014 Phạm Vũ Lửa Hạ

(Bản dịch, ký tên Khương An, đăng trên Thời Mới Canada, ngày
8/1/2014.)

Nguồn: <a href="http://phiatruoc.info/">Tạp chí Phía Trước</a></div>

***********************************

Entry này được tự động gửi lên từ trang Dân Luận
(https://www.danluan.org/tin-tuc/20140711/alice-e-marwick-du-lieu-ca-nhan-cua-nguoi-dung-internet-dang-duoc-khai-thac-triet),
một số đường liên kết và hình ảnh có thể sai lệch. Mời
độc giả ghé thăm Dân Luận để xem bài viết hoàn chỉnh. Dân
Luận có thể bị chặn tường lửa ở Việt Nam, xin đọc
hướng dẫn cách vượt tường lửa tại đây
(http://kom.aau.dk/~hcn/vuot_tuong_lua.htm) hoặc ở đây
(http://docs.google.com/fileview?id=0B_SKdt9lFNAxZGJhYThiZDEtNGI4NC00Njk3LTllN2EtNGI4MGZhYmRkYjIx&hl=en)
hoặc ở đây (http://danluan.org/node/244).

Dân Luận có các blog dự phòng trên WordPress
(http://danluan.wordpress.com) và Blogspot (http://danluanvn.blogspot.com),
mời độc giả truy cập trong trường hợp trang Danluan.org gặp
trục trặc... Xin liên lạc với banbientap(a-còng)danluan.org để
gửi bài viết cho Dân Luận!

Không có nhận xét nào:

Đăng nhận xét