Để không trở thành mắt xích trong dây chuyền kích động phẫn nộ

Các chiến dịch tấn công trực tuyến trở nên nguy hiểm không chỉ vì chúng hủy hoại danh tiếng của một cá nhân hay một tổ chức. Nếu chỉ dừng ở đó, chúng đơn thuần là một dạng khủng hoảng truyền thông. Đáng lo ngại hơn, các chiến dịch tấn công trực tuyến sử dụng cả công cụ AI và người dùng thật bắt đầu làm thay đổi cách công chúng xã hội hình thành ý kiến, bày tỏ quan điểm và tham gia vào đời sống công cộng. Những cơn bão chỉ trích, những mạng lưới bot chi phối sự phẫn nộ trên mạng làm biến dạng không gian tranh luận công cộng.

Những nạn nhân của chiến dịch điều phối dư luận

Trong một không gian công cộng lành mạnh, những quan điểm khác nhau cạnh tranh với nhau bằng lập luận, bằng chứng và khả năng thuyết phục. Ngược lại, khi các mạng lưới chi phối quá trình phân phối thông tin, mức độ hiện diện của một quan điểm ngày càng phụ thuộc vào khả năng tạo ra tín hiệu cho thuật toán. Quan điểm nào được thuật toán phân phối cho người dùng nhìn thấy nhiều hơn rất dễ bị hiểu nhầm là quan điểm được nhiều người ủng hộ hơn.

Thay đổi này đặc biệt nguy hiểm bởi con người vốn có xu hướng điều chỉnh hành vi dựa trên nhận thức của mình về những gì người khác đang nghĩ. Nghiên cứu của Kristina Lerman về ảo tưởng đồng thuận cho thấy chỉ cần cấu trúc mạng lưới bị bóp méo, một ý kiến vốn thuộc về thiểu số vẫn có thể xuất hiện trong trải nghiệm của rất nhiều người như thể đó là quan điểm thống trị [1].

Khi nhận thức về "ý kiến số đông" bị bóp méo, một hệ quả khác xuất hiện: con người bắt đầu tự điều chỉnh tiếng nói của mình. Các nhà nghiên cứu gọi đây là "hiệu ứng làm câm lặng" (chilling effect).

Theo khảo sát của Hiệp hội Văn bút Mỹ với hơn 230 nhà báo và nhà văn từng là nạn nhân của quấy rối trực tuyến, 37,2% thừa nhận họ đã tránh đăng mạng về một số chủ đề vì lo ngại tiếp tục bị tấn công, 64,3% phải tạm ngừng sử dụng mạng xã hội và 16,4% xóa hoàn toàn tài khoản của mình [2]. Hiệp hội xem đây như bằng chứng cho thấy quấy rối trực tuyến không chỉ gây tổn hại cho các nạn nhân trực tiếp mà còn tạo ra một môi trường khiến những người khác chủ động hạn chế phát biểu để tránh trở thành mục tiêu tiếp theo.

Ở cấp độ tổ chức, một chiến dịch đánh giá một sao, một hashtag kêu gọi tẩy chay hay một tin đồn được khuếch đại đúng thời điểm có thể khiến doanh nghiệp mất khách hàng, đối tác và giá trị thương hiệu chỉ trong vài ngày. Ngay cả khi thông tin sau đó được cải chính, những dấu vết của cuộc tấn công vẫn tiếp tục tồn tại trên các công cụ tìm kiếm, mạng xã hội và trong ký ức của công chúng.

Tuy nhiên, tổn thất lớn nhất có lẽ lại thuộc về toàn xã hội. Khi các chiến dịch điều phối liên tục tạo ra những làn sóng dư luận, công chúng dần quen với việc đánh giá tầm quan trọng của một sự kiện thông qua mức độ ồn ào trên mạng xã hội. Những chủ đề nhận được nhiều tương tác được mặc nhiên coi là những vấn đề cấp bách nhất, trong khi những vấn đề phức tạp nhưng khó tạo cảm xúc lại dễ dàng bị đẩy ra ngoài vùng chú ý.

Chính báo chí cũng chịu tác động của sự dịch chuyển này. Trong môi trường cạnh tranh về tốc độ và lượng truy cập, những chủ đề đang "gây bão" trên mạng xã hội luôn tạo ra sức hút đặc biệt. Nếu không đủ thận trọng, báo chí có thể vô tình biến tín hiệu do các mạng lưới điều phối tạo ra thành một chỉ báo về "mối quan tâm của công chúng", từ đó tiếp tục củng cố vòng lặp khuếch đại mà các tác nhân thao túng đã khởi động từ trước. Cơ chế này là một trong những nguyên nhân khiến Marwick và Lewis cho rằng thao túng truyền thông không chỉ là vấn đề của nền tảng số, mà là vấn đề của toàn bộ hệ sinh thái thông tin hiện đại [3].

Đến đây, có thể thấy các chiến dịch điều phối dư luận không chỉ tạo ra những nạn nhân riêng lẻ. Nó dần tái cấu trúc chính môi trường mà trong đó xã hội hình thành nhận thức về sự thật, về đồng thuận và về những vấn đề đáng được quan tâm.

Xây dựng "bộ kháng thể" cho xã hội số

Nếu những chiến dịch điều phối được tạo ra bởi sự kết hợp giữa con người, bot và thuật toán, thì không có một giải pháp duy nhất nào có thể chấm dứt chúng. Nhiều quốc gia từng kỳ vọng chỉ cần xóa bot là đủ. Nhưng càng về sau, họ càng nhận ra rằng cuộc chiến này không giống việc diệt virus máy tính. Mỗi khi một cách phát hiện mới xuất hiện, các mạng lưới thao túng lại nhanh chóng thay đổi cách hoạt động để né tránh.

Vì vậy, các công cụ kỹ thuật ngày nay chủ yếu đóng vai trò phát hiện sớm hơn là "quét sạch" bot. Những hệ thống như Botometer do ĐH Indiana (Mỹ) có thể phân tích hàng trăm dấu hiệu khác nhau để ước tính khả năng một tài khoản là bot. Một số nhóm nghiên cứu còn tạo ra các tài khoản "mồi nhử", chỉ đăng những nội dung vô nghĩa để dụ các bot tự động theo dõi, từ đó lần ra cả mạng lưới đứng phía sau [4]. Càng hiểu bot hoạt động như thế nào, các nền tảng càng có nhiều cơ hội ngăn chặn chúng trước khi một chiến dịch thao túng bùng phát.

Nhưng bot ngày nay không còn chỉ đăng bài tự động. Chúng biết trò chuyện, trả lời bình luận, bắt chước nhịp sinh hoạt của con người và phối hợp với những tài khoản do người thật điều khiển. Bởi vậy, nhiều nhà nghiên cứu quay trở lại khai thác điều mà máy tính vẫn chưa làm tốt: trực giác của con người. Trong một số mô hình thử nghiệm, nhiều người cùng xem xét một tài khoản nghi vấn rồi bỏ phiếu xem đó là người hay bot [4]. Con người vẫn giỏi hơn máy ở việc nhận ra những chi tiết rất nhỏ như sự gượng gạo trong cách trò chuyện, những phản ứng bất thường hay sự lặp lại khó nhận thấy nếu chỉ nhìn bằng thuật toán.

Tuy nhiên, phát hiện bot mới chỉ là một nửa câu chuyện. Quan trọng không kém là giúp người dùng kiểm chứng thông tin. Đài Loan (Trung Quốc) là một trong những nơi đi đầu theo hướng này. Thay vì chỉ tìm cách xóa nội dung sai lệch, một nhóm lập trình viên đã tạo ra một bot LINE mang tên "Có thật không?". Khi người dùng gửi một bài viết đáng ngờ, bot sẽ trả lại kết quả xác thực cùng các nguồn thông tin đối chứng. Điều thú vị là phía sau bot không chỉ có thuật toán mà còn có cả một cộng đồng biên tập viên tình nguyện liên tục cập nhật dữ liệu. Chỉ trong ba tháng đầu tiên, hệ thống đã tiếp nhận hơn 5.000 yêu cầu kiểm chứng [5].

Song song với các giải pháp kỹ thuật, nhiều quốc gia bắt đầu thay đổi luật chơi. Sau cuộc bầu cử năm 2017, Đức ban hành Luật Thực thi Mạng lưới (NetzDG), buộc các nền tảng phải chịu trách nhiệm nhiều hơn đối với nội dung bất hợp pháp lan truyền trên hệ thống của mình [6]. Cùng lúc, các đề xuất yêu cầu gắn nhãn tài khoản bot, công khai các tài khoản tự động phục vụ mục đích chính trị hay minh bạch hơn về quảng cáo chính trị số cũng lần lượt được đưa ra [7]. Điểm chung của những chính sách này là không còn xem việc chống thao túng chỉ là trách nhiệm của người dùng, mà buộc chính các nền tảng - nơi quyết định thông tin nào được lan truyền - phải chia sẻ trách nhiệm.

Nhưng cuối cùng, "tường lửa" quan trọng nhất vẫn nằm ở mỗi người dùng. Không một thuật toán nào có thể ngăn chặn hoàn toàn những chiến dịch điều phối dư luận nếu công chúng vẫn tiếp tục đồng nhất mức độ hiển thị với mức độ đồng thuận. Chính vì vậy, nhiều nơi, chẳng hạn Đài Loan, đã đưa năng lực truyền thông vào trường học, dạy học sinh phân biệt tin giả cũng như hiểu vì sao một thông tin lại xuất hiện trước mắt mình, ai được hưởng lợi từ việc nó lan truyền và thuật toán đang khuếch đại điều gì [5]. Trong thời đại nền tảng, năng lực truyền thông không còn chỉ là khả năng kiểm chứng thông tin, mà còn là khả năng đặt câu hỏi về chính cơ chế khiến mình nhìn thấy thông tin đó. Đó cũng có lẽ là "bộ kháng thể" quan trọng nhất trước những chiến dịch điều phối dư luận. Bởi khi công chúng không còn vội tin rằng điều xuất hiện nhiều nhất cũng là điều được nhiều người tin nhất, thì khả năng tạo ra ảo tưởng về số đông sẽ tự động giảm.

---

Chú thích:

[1] Lerman, K., Yan, X., & Wu, X.-Z. (2016). The "majority illusion" in social networks. PLOS ONE, 11(2), Article e0147617. https://doi.org/10.1371/journal.pone.0147617

[2] PEN America. (2018). Online harassment survey: Key findings. https://pen.org/online-harassment-survey-key-findings/

[3] Marwick, A., & Lewis, R. (2017). Media manipulation and disinformation online. Data & Society Research Institute.

[4] Ferrara, E., Varol, O., Davis, C., Menczer, F., & Flammini, A. (2016). The rise of social bots. Communications of the ACM, 59(7), 96-104. https://doi.org/10.1145/2818717

[5] Monaco, N. J. (2019). Taiwan: Digital democracy meets automated autocracy. In P. N. Howard & S. C. Woolley (Eds.), Computational propaganda: Political parties, politicians, and political manipulation on social media (pp. 104-127). Oxford University Press.

[6] Neudert, L.-M. N. (2019). Germany: A cautionary tale. In P. N. Howard & S. C. Woolley (Eds.), Computational propaganda: Political parties, politicians, and political manipulation on social media (pp. 153-179). Oxford University Press.

[7] Woolley, S. C., & Guilbeault, D. (2019). United States: Manufacturing consensus online. In P. N. Howard & S. C. Woolley (Eds.), Computational propaganda: Political parties, politicians, and political manipulation on social media (pp. 185-209). Oxford University Press.

• Đằng sau mạng lưới bot chi phối sự phẫn nộ trên mạng xã hội