Tin giả lan nhanh hơn, xa hơn và sâu hơn tin thật, ít nhất là trên Twitter giai đoạn 2006–2017. Đó là kết luận của nhóm nghiên cứu MIT đăng trên tạp chí Science tháng 3/2018: một tin sai có khả năng được chia sẻ lại cao hơn khoảng 70% so với tin đúng, và tin đúng cần thời gian dài gấp khoảng sáu lần mới chạm tới 1.500 người. Thủ phạm chính không phải tài khoản máy (bot) mà là chính con người, vì tin sai thường mới lạ và gây bất ngờ hơn.
Nghiên cứu được làm thế nào
Bài báo mang tên "The spread of true and false news online", tác giả là Soroush Vosoughi, Deb Roy và Sinan Aral, đăng trên Science số ra ngày 9/3/2018. Nhóm được Twitter cho truy cập kho dữ liệu lưu trữ và lần theo mọi lượt chia sẻ của những câu chuyện đã được kiểm chứng.
Điểm mấu chốt là cách họ quyết định tin nào đúng, tin nào sai. Nhóm không tự phán xét mà dựa vào sáu tổ chức kiểm chứng độc lập, trong đó có Snopes, PolitiFact và FactCheck.org. Các tổ chức này đồng ý với nhau về kết luận đúng/sai trong khoảng 95–98% trường hợp. Chỉ những câu chuyện đã có kết luận mới được đưa vào.
| Thông số | Con số trong nghiên cứu |
|---|---|
| Thời gian dữ liệu | 2006–2017 |
| Số "dòng lan truyền" (cascade) | khoảng 126.000 |
| Số người tham gia chia sẻ | khoảng 3 triệu tài khoản |
| Tổng số lượt đăng và chia sẻ | hơn 4,5 triệu |
| Nguồn kết luận đúng/sai | 6 tổ chức kiểm chứng, đồng thuận 95–98% |
Một "dòng lan truyền" ở đây là một cái cây: gốc là người đăng đầu tiên, mỗi lượt chia sẻ lại mọc thêm một cành. Cùng một câu chuyện có thể có nhiều cây, nếu nhiều người đăng độc lập. Nhờ dựng cây, nhóm đo được bốn thứ: độ lớn (bao nhiêu người), độ sâu (chuỗi chia sẻ dài nhất có bao nhiêu bậc), độ rộng (bậc đông nhất có bao nhiêu người) và tốc độ.
Những con số chính
Ở cả bốn thước đo, tin sai đều thắng. Vài kết quả đáng nhớ:
- Tin sai có khả năng được chia sẻ lại cao hơn khoảng 70% so với tin đúng.
- Tin đúng mất thời gian dài gấp khoảng sáu lần mới chạm tới 1.500 người.
- Để đạt độ sâu 10 bậc chia sẻ, tin sai nhanh hơn tin đúng khoảng 20 lần.
- 1% dòng tin sai lớn nhất lan tới từ 1.000 đến 100.000 người, trong khi tin đúng hiếm khi vượt quá 1.000 người.
- Tin sai về chính trị lan mạnh hơn mọi nhóm tin sai khác, như khoa học, tài chính hay truyền thuyết đô thị.
Chi tiết thứ tư quan trọng nhất. Hầu hết tin, dù đúng hay sai, chết yểu: vài lượt chia sẻ rồi thôi. Khác biệt nằm ở phần đuôi, những dòng hiếm hoi bùng thành hàng chục nghìn lượt. Tin sai chiếm phần lớn cái đuôi đó.
Vì sao 70% lại thành gấp sáu lần
Con số 70% nghe không lớn. Nhưng lan truyền là quá trình nhân theo bậc, nên chênh lệch nhỏ ở mỗi bậc sẽ bị khuếch đại. Thử một phép tính minh hoạ, không phải số đo của nghiên cứu: giả sử mỗi người thấy tin đúng trung bình kéo thêm 1,2 người chia sẻ, còn tin sai kéo thêm 1,2 × 1,7 ≈ 2 người.
| Bậc chia sẻ | Tin đúng (×1,2 mỗi bậc) | Tin sai (×2 mỗi bậc) |
|---|---|---|
| 1 | 1 | 1 |
| 5 | khoảng 2 | 16 |
| 10 | khoảng 5 | 512 |
| 15 | khoảng 13 | 16.384 |
Ở bậc 15, tin sai có mặt ở bậc đó đông gấp hơn nghìn lần. Thực tế không gọn như vậy, vì người ta trùng nhau, chán dần và có người không đọc. Nhưng bảng cho thấy cơ chế: một lợi thế nhỏ được lặp lại qua nhiều bậc sẽ thành khoảng cách khổng lồ. Đó chính là tinh thần luỹ tiến của lan truyền dây chuyền.
Không phải tại bot, mà tại người
Nhiều người đoán thủ phạm là bot, tài khoản tự động đăng hàng loạt. Nhóm MIT kiểm tra bằng cách dùng thuật toán nhận diện bot, rồi so kết quả khi có và khi loại bot ra. Kết quả: bot đẩy tin đúng và tin sai với tốc độ gần như nhau. Bỏ bot đi, tin sai vẫn lan nhanh hơn. Vậy phần chênh lệch đến từ người thật bấm nút chia sẻ.
Còn một chi tiết trái trực giác. Những tài khoản chia sẻ tin sai trung bình có ít người theo dõi hơn, theo dõi ít người hơn, ít hoạt động hơn, ít được xác minh hơn và tài khoản mới hơn. Nghĩa là tin sai không lan nhờ vài "người có ảnh hưởng" khuếch đại. Nó lan dù xuất phát từ những tài khoản yếu thế, tức là bản thân nội dung của nó hấp dẫn người ta chia sẻ.
Giả thuyết "mới lạ" và cảm xúc đi kèm
Vì sao người ta chia sẻ tin sai nhiều hơn? Nhóm tác giả đưa ra giả thuyết mới lạ. Họ đo mức khác biệt giữa nội dung một tin với những gì người dùng đã thấy trong 60 ngày trước đó, và thấy tin sai mới lạ hơn tin đúng một cách rõ rệt. Điều này hợp lý: sự thật thường đã được nói, còn chuyện bịa thì tự do "sáng tạo" ra điều chưa ai nghe.
Họ cũng phân tích câu chữ trong các lời bình đáp lại. Lời đáp tin sai chứa nhiều từ thể hiện bất ngờ và ghê sợ. Lời đáp tin đúng nghiêng về chờ đợi, buồn, vui và tin cậy. Người chia sẻ một tin mới lạ có cảm giác mình "biết trước", có thông tin giá trị để đưa cho người khác. Cảm giác đó không đòi tin phải đúng.
Ví dụ đời thường ở Việt Nam
Cơ chế này dễ nhận ra trong nhóm chat gia đình: tin "ăn món X gây bệnh Y", ảnh cảnh báo cắt ghép, tin "sắp đổi tiền", "sắp cấm xe máy"… Tin kiểu này hay mang cùng công thức: bất ngờ, đe doạ trực tiếp người đọc, và kèm lời giục "chia sẻ ngay cho người thân". Một tin đính chính thì thường khô và chậm, nên nó đi sau và đi ít.
Giới hạn của nghiên cứu, và tranh luận sau đó
Đọc một nghiên cứu nổi tiếng, nên biết nó không nói gì. Có vài giới hạn chính:
- Chỉ có Twitter, và chỉ đến năm 2017. Nền tảng khác, thuật toán khác, có thể cho kết quả khác.
- Chỉ có tin đã được kiểm chứng. Các tổ chức kiểm chứng thường chọn những tin đã lan đủ rộng để đáng kiểm. Vô số tin vụn không ai kiểm thì không có mặt trong mẫu.
- Nghiên cứu cho thấy tin sai lan rộng hơn, chứ không đo người đọc có tin hay đổi ý không.
Năm 2021, hai nhà nghiên cứu Jonas Juul và Johan Ugander đăng trên PNAS một phân tích lại cùng bộ dữ liệu. Họ so những dòng tin đúng và sai có cùng độ lớn, và thấy khi đó hình dạng cây lan truyền khá giống nhau. Cách hiểu của họ: tin sai không lan theo một "cơ chế khác", mà đơn giản là dễ lây hơn, nên hay đạt độ lớn cao hơn. Hai cách đọc không mâu thuẫn ở kết luận thực dụng: tin sai được chia sẻ nhiều hơn.
Góc nhìn hôm nay: làm gì trước khi bấm chia sẻ
Nếu con người là mắt xích quyết định, thì mỗi người cũng là chỗ có thể cắt chuỗi. Theo đúng phép tính ở trên, giảm hệ số chia sẻ ở mỗi bậc xuống dưới 1 là đủ để một dòng tin tự tắt. Vài thói quen nhỏ:
- Dừng lại khi thấy mình bất ngờ hoặc tức giận. Đó chính là hai cảm xúc mà tin sai khai thác.
- Tìm nguồn gốc. Tin không ghi ai nói, nói ở đâu, khi nào, thì chưa phải tin.
- Tìm thử cùng nội dung trên báo chính thống hoặc trang của cơ quan liên quan. Một sự kiện lớn thật thì không chỉ có một nguồn.
- Không chia sẻ "cho chắc" hay "để mọi người cảnh giác". Chia sẻ tin sai kèm câu "không biết thật không" vẫn là đẩy nó thêm một bậc.
- Đính chính nhẹ nhàng trong nhóm khi biết tin sai, kèm đường dẫn nguồn đáng tin.
Muốn đọc thêm, có thể tìm bản tóm tắt của chính bài báo trên trang tạp chí Science, và sách "The Hype Machine" (2020) của Sinan Aral, một trong ba tác giả, viết cho đại chúng về mạng xã hội.
Câu hỏi thường gặp
Nghiên cứu MIT về tin giả năm 2018 kết luận gì?
Nghiên cứu của Vosoughi, Roy và Aral đăng trên Science năm 2018 thấy tin sai trên Twitter lan xa hơn, nhanh hơn, sâu hơn và rộng hơn tin đúng. Tin sai có khả năng được chia sẻ lại cao hơn khoảng 70%, và tin đúng mất thời gian gấp khoảng sáu lần mới chạm tới 1.500 người.
Tin giả lan nhanh hơn tin thật bao nhiêu lần?
Theo nghiên cứu, tin đúng cần thời gian khoảng gấp sáu lần tin sai để tới 1.500 người, và để đạt chuỗi chia sẻ sâu 10 bậc thì tin sai nhanh hơn khoảng 20 lần. Các con số này đo trên Twitter từ 2006 đến 2017, không phải mọi nền tảng.
Bot có phải nguyên nhân chính làm tin giả lan rộng không?
Nghiên cứu MIT thấy bot đẩy tin đúng và tin sai với tốc độ gần như nhau. Khi loại bot ra, tin sai vẫn lan nhanh hơn, nên phần chênh lệch chủ yếu do người thật chia sẻ.
Vì sao người ta hay chia sẻ tin giả?
Tin sai thường mới lạ hơn và gây bất ngờ, ghê sợ nhiều hơn. Người chia sẻ có cảm giác mình nắm thông tin mà người khác chưa biết, và cảm giác đó không phụ thuộc tin có đúng hay không.
Nghiên cứu này có giới hạn gì?
Nó chỉ dùng dữ liệu Twitter đến năm 2017 và chỉ xét những tin đã được tổ chức kiểm chứng đánh giá. Nó đo mức lan truyền chứ không đo người đọc có tin hay không. Một phân tích lại năm 2021 cho rằng tin sai chủ yếu dễ lây hơn chứ không lan theo cơ chế khác.
