BrightSpot hoạt động thế nào

Mỗi chiến dịch đi từ một nhu cầu đã được thẩm định đến khi hàng được xác nhận đã nhận. Tiền và giao hàng là hai kết quả riêng, và mỗi bước là một sự kiện được ghi lại mà ai cũng kiểm tra được.

1. Xin hỗ trợ

Một gia đình gửi yêu cầu kèm khu vực gần đúng và ghi chú riêng tư. VNeID mô phỏng được ghi rõ là mô phỏng.

2. Thẩm định

Người duyệt cộng đồng chấp thuận, từ chối kèm lý do, hoặc hỏi thêm thông tin. Cần xác minh danh tính (mô phỏng) mới duyệt được.

3. Ủng hộ

Người cho góp bất kỳ số tiền nào đến mức còn thiếu. Thanh toán là mô phỏng; thanh toán lỗi không bao giờ cộng vào số tiền.

4. Cam kết

Cửa hàng đối tác xác nhận gói hàng và tình nguyện viên nhận việc giao.

5. Cấp phiếu

Khi đã đủ tiền, có cửa hàng và tình nguyện viên, một phiếu dùng một lần được cấp.

6. Bàn giao

Cửa hàng đổi phiếu một lần. Lần thứ hai bị từ chối và được ghi lại.

7. Giao và xác nhận

Tình nguyện viên ghi nhận đã giao, rồi gia đình xác nhận đã nhận hoặc báo có vấn đề. Với tuyến xe, gia đình xác nhận từ thẻ của mình.

8. Thanh toán

Thanh toán (mô phỏng) cho cửa hàng được ghi sau khi xác nhận đã nhận. Nếu thất bại có thể thử lại mà không trả hai lần.

Phần nào thật, phần nào mô phỏng

Thật	Chiến dịch, khoản cho và sự kiện lưu trong Postgres; quy tắc vai trò do hàm cơ sở dữ liệu thực thi; phiếu dùng một lần; các trường hợp bị từ chối và thất bại; nhật ký sự kiện liên kết băm được công bố dưới dạng gốc Merkle trên Base Sepolia, một mạng thử nghiệm công khai, với nút Kiểm tra ngay trên trình duyệt; dữ liệu mưa trực tiếp cho cả 34 tỉnh, thành; số liệu tính từ chính các hồ sơ đó.
Mô phỏng	Xác minh VNeID, thanh toán VND, bàn giao hàng và thanh toán cho cửa hàng. Không có tiền thật chuyển đi và không ai thật được xác minh. Thanh toán VietQR thật đã được xây dựng nhưng đang tắt.
Chưa có trong bản này	Đăng nhập thật: bản demo đổi vai ở trang Hồ sơ, nên ai cũng có thể đóng vai bất kỳ. Công bố lên mạng chính (không phải thử nghiệm), cửa hàng thật, kết nối với cơ quan nhà nước. Tiền không bao giờ đi trên chuỗi: tiền mã hóa không phải phương tiện thanh toán hợp pháp ở Việt Nam, nên chuỗi chỉ mang bằng chứng.

Mỗi bước lưu mã băm SHA-256 của bước trước. Mỗi ngày một lần, các bước mới được công bố thành một gốc Merkle trong một giao dịch trên Base Sepolia. Mỗi trang chiến dịch cho thấy bao nhiêu bước đã lên chuỗi, và nút Kiểm tra sẽ kiểm tra lại mã băm, bằng chứng Merkle và gốc trên chuỗi ngay trong trình duyệt của bạn. Chỉ dấu vân tay được đưa lên chuỗi: không có tên, số tiền hay ghi chú.

Điểm Theo dõi mưa được tính thế nào

Theo dõi mưa biến thời tiết trực tiếp thành điểm nguy cơ ngập và sạt lở từ 0–100 cho cả 34 tỉnh, thành của Việt Nam, để hỗ trợ có thể đến trước khi mưa đạt đỉnh. Mỗi tỉnh được đo tại thủ phủ của các tỉnh đã sáp nhập vào đó năm 2025 (tổng cộng 79 điểm, thêm các điểm ở Cao Bằng và TP. Hồ Chí Minh), và lấy điểm của nơi có nguy cơ cao nhất. Ứng dụng không tự dự báo mưa; nó đọc dự báo từ Open-Meteo và so sánh với mức bình thường của từng nơi.

+1.6	Dự báo mưa, 72 giờ tới: số milimét dự báo trong 72 giờ tới; 100 mm được 1 điểm.
+1	Mưa đã rơi, 72 giờ qua: số milimét trong 72 giờ qua; 100 mm được 1 điểm.
+1.4	Bất thường so với nơi này: tổng lớn hơn trong hai tổng trên chia cho lượng mưa 3 ngày hiếm gặp (1 trong 100 ngày) của nơi đó, từ 10 năm dữ liệu ERA5 (2015–2024).
+1.2	Độ ướt của đất: độ ẩm lớp đất mặt giữa khô (0,15 m³/m³) và bão hòa (0,45 m³/m³).
+1.5	Sông cao hơn bình thường: lưu lượng cao nhất trong 3 ngày tới so với mức thường của tháng này; gấp đôi được ⅓, gấp tám được 1. Chỉ tính ở vùng núi.
+0.6	Địa hình dốc: 1 với các nơi ở miền núi phía Bắc và Tây Nguyên, nơi mưa nhanh chóng gây lũ quét và sạt lở.
+0.8	Báo cáo của người dân: báo cáo đăng ở đây trong 24 giờ qua, tối đa năm báo cáo.

Mỗi chỉ số được quy về khoảng 0–2, nhân với trọng số, cộng với mức nền -4, rồi đưa qua đường cong logistic. Bình yên dưới 35, Theo dõi 35–59, Cảnh báo 60–79, Cần hành động từ 80 trở lên. Mỗi trang tỉnh cho thấy từng chỉ số cộng thêm bao nhiêu tại nơi có nguy cơ cao nhất. Bản tóm tắt của mỗi tỉnh do Claude viết từ chính các con số này, hoặc theo mẫu cố định khi Claude không khả dụng.

Dữ liệu: dự báo và độ ẩm đất từ Open-Meteo, tái phân tích ERA5 2015–2024 (Copernicus) cho ngưỡng mưa từng nơi, và lưu lượng sông GloFAS với trung vị theo tháng 2015–2024. "Gần tôi" tìm tỉnh của bạn từ ranh giới geoBoundaries (phạm vi công cộng) ngay trên thiết bị; vị trí của bạn không được gửi đi đâu. Đây không phải cảnh báo chính thức. Khi có nguy hiểm đến tính mạng, hãy theo NCHMF (nchmf.gov.vn) và chính quyền địa phương.

Liệu có cảnh báo kịp không?

Chúng tôi chạy lại đúng điểm số này, bằng đúng mã nguồn này, trên dữ liệu thời tiết lưu trữ của các thảm họa đã qua (mưa và đất từ ERA5, sông từ GloFAS).

8/8 thảm họađược cảnh báo trước ít nhất một ngày với dự báo tốt

5/8 thảm họađược cảnh báo trước ít nhất một ngày chỉ từ mưa đã rơi

Thảm họa	Ngày	Cảnh báo, dự báo tốt	Cảnh báo, không dự báo	Đỉnh
Bão Yagi: lũ và lũ quét ở Lào Cai	10 thg 9, 2024	trước 4 ngày	trước 1 ngày	100
Bão Yagi: lũ sông Thao ở Yên Bái	10 thg 9, 2024	trước 4 ngày	trước 1 ngày	99
Bão Yagi: sạt lở đèo Khau Cốc Chà, Cao Bằng	9 thg 9, 2024	trước 4 ngày	trước 1 ngày	100
Bão Yagi: lũ ở Hà Giang	9 thg 9, 2024	trước 3 ngày	trong ngày	99
Lũ tháng 10/2020: sạt lở Rào Trăng 3, Huế	13 thg 10, 2020	trước 8 ngày	trước 4 ngày	99
Lũ tháng 10/2020: sạt lở ở Hướng Hóa, Quảng Trị	18 thg 10, 2020	trước hơn 10 ngày	trong ngày	99
Tháng 10/2025: mưa kỷ lục và lũ lớn ở Huế	27 thg 10, 2025	trước 6 ngày	trước 2 ngày	99
Tháng 10/2025: Hội An và Quảng Nam ngập lụt	28 thg 10, 2025	trước 3 ngày	không kịp	96

Cái giá: trong các mùa mưa bão đó (928 ngày), điểm ở mức Cảnh báo trở lên trong 17.1% số ngày khi có dự báo tốt và 6% khi không có, nên không phải cảnh báo nào cũng dẫn đến thảm họa.

"Dự báo tốt" dùng lượng mưa thực tế 72 giờ sau làm dự báo, là cận trên. "Không dự báo" chỉ dùng mưa đã rơi, độ ướt của đất và sông, là cận dưới. Thời gian báo trước là lúc điểm lần đầu đạt Cảnh báo (60) và giữ từ mức Theo dõi trở lên. Chạy scripts/rain-backtest.mjs để tái hiện.

Thẻ mô hình: mô hình mưa tự học

Chúng tôi huấn luyện trọng số của điểm mưa trên 2.844 mùa mưa tại các điểm đo từ năm 1990 và 1.082 trận lũ, sạt lở đã ghi nhận, rồi kiểm tra trên những năm mô hình chưa từng thấy.

Chia theo năm, không chia ngẫu nhiên

Phần	Năm	Ngày-điểm đo	Ngày có thiên tai
Huấn luyện	1990–2016	443.664	2.497
Chọn tham số	2017–2020	65.728	80
Kiểm tra	2021–2025	82.160	132

Các năm kiểm tra, cùng mức báo động nhầm

Mô hình	Số trận bắt được	Báo trước (trung vị)	Ngày yên ở mức Cảnh báo
Đặt tay (đang dùng)	15 / 42	4 ngày	5.9%
Tự học	12 / 42	4 ngày	6.7%

Quyết định: giữ trọng số đặt tay. Bản tự học bắt được ít trận hơn trên các năm chưa từng thấy, nên ứng dụng không dùng nó.

Lý do có thể: nhãn huấn luyện chủ yếu là số liệu cấp tỉnh 1990–2010, còn các năm gần đây được ghi nhận từ vệ tinh và báo chí, nên hai giai đoạn ghi nhận lũ khác nhau; các trận ở xa điểm đo thì không thể gắn nhãn.

Bài kiểm tra chạy lại mỗi khi có nhãn mới; trọng số chỉ đổi khi bản tự học thắng.

Điểm, cấp độ và bảng xếp hạng

Người giúp chỉ được điểm từ các bước đã ghi mà ai cũng kiểm tra được, không bao giờ từ số tiền cho. Điểm lớn nhất đến khi hỗ trợ được xác nhận đã nhận. Hộ xin hỗ trợ không bao giờ bị chấm điểm hay xếp hạng, và ai cũng có thể chọn giúp lặng lẽ để hiện là người giúp ẩn danh.

Nguồn ảnh

Ảnh chiến dịch và ảnh trên Reels demo là cảnh vật, món ăn và đồ vật ở Việt Nam, không phải các gia đình: mọi hộ và người đăng trong bản demo đều là hư cấu, và không ảnh nào cho thấy người thật đang cần giúp. Tất cả đều có giấy phép mở trên Wikimedia Commons.

A vegetable stall of Trung Kính Hạ Village 10-12-2025 · Ni.Nguyen.VCLCA · CC BY-SA 4.0
Rice in bags in the market Vietnam · Dinkum · CC0
Ha Giang Province, Meo Vac District, Meo Vac Town Primary School · HuangWending18072009 · CC0
Classroom in Vietnam (cropped) · Phat14082005 · CC BY-SA 4.0
Outlook of stilt house in Khe Ran village, Con Cuong, Nghe An, Vietnam① · KoheiU · CC0
Cửa hàng thuốc nam · Bùi Thụy Đào Nguyên · CC BY-SA 3.0
Vietnam 08 - 169 - riverside homes (3187507614) · McKay Savage from London, UK · CC BY 2.0
Mu Cang Chai · Viethavvh · Public domain
Hàng Dầu Street, Hanoi, 20240204 1340 5780 · Jakub Hałun · CC BY 4.0
Khau Phạ · Viethavvh · Public domain
Cổng nhà ngày Tết 2014 · Phương Huy · Public domain
Bữa cơm gia đình, tháng 4 năm 2018 (4) · Phương Huy · Public domain
Bao Yen - Kim Son Rural Commune - P1380630 · Vmenkov · CC BY-SA 3.0
Alley near the Red River in Hanoi 12 · Amenoc · CC0
Bữa cơm gia đình, tháng 4 năm 2018 (1) · Phương Huy · Public domain
Vie12-188 Wachteleier · Lusi Lindwurm · CC BY-SA 4.0

Ảnh đại diện hoạt hình dùng thiết kế Avataaars của Pablo Stanley (miễn phí cho mục đích cá nhân và thương mại), vẽ bằng DiceBear (MIT). Hình được tạo ngay trên thiết bị từ những phần bạn chọn; không gửi ảnh hay khuôn mặt nào cho dịch vụ AI.

Bảng điều khiển Đài quan sát cộng đồng

Bảng tổng hợp riêng (144 yêu cầu giả lập, bản đồ, bộ lọc, xem trước cho đối tác) đã được xây trước đó và lưu trữ riêng. Trang Số liệu của ứng dụng này là góc nhìn trực tiếp trên các chiến dịch đã lưu.

Thử luồng demo

Ở trang Hồ sơ, chuyển sang Người xin hỗ trợ, gửi yêu cầu và chạy xác minh danh tính mô phỏng.
Chuyển sang Người duyệt cộng đồng và duyệt yêu cầu.
Chuyển sang Người cho và ủng hộ, thử một lần thanh toán lỗi trước.
Chuyển sang Cửa hàng để xác nhận gói hàng, rồi Tình nguyện viên để nhận việc. Phiếu sẽ xuất hiện.
Với vai Cửa hàng, đổi phiếu, rồi thử đổi lần hai để thấy bị từ chối.
Với vai Tình nguyện viên, ghi nhận đã giao; với vai Người xin hỗ trợ, xác nhận đã nhận; với vai Cửa hàng, báo thanh toán.
Trên trang chiến dịch, bấm Kiểm tra tất cả, rồi mở Số liệu để thấy các con số thay đổi.