Luận văn ThS: Giảm thiểu thiệt hại do tin sai lệch trên Mạng xã hội

Luận văn thạc sĩ: Nghiên cứu giải pháp giảm thiểu thiệt hại từ thông tin sai lệch trên mạng xã hội. Mã số: 604801. Tải luận văn thạc sĩ máy tính ngay!

• Tác giả: Vũ Minh Mạnh
• Người hướng dẫn: Pgs.Ts. Hoàng Xuân Huấn
• Trường học: Trường Đại Học Công Nghệ - Đại Học Quốc Gia Hà Nội
• Chuyên ngành: An Ninh Thông Tin
• Đề tài: Giảm Thiểu Tối Đa Thiệt Hại Do Thông Tin Sai Lệch Gây Ra Trên Mạng Xã Hội Trực Tuyến
• Loại tài liệu: luận văn
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• Mục lục
• Danh mục các từ viết tắt
• Danh sách bảng
• Danh sách hình vẽ
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU VỀ MẠNG XÃ HỘI
• 1.1. Giới thiệu chung về mạng xã hội
• 1.2. Lịch sử phát triển của mạng xã hội
• 1.3. Những tính năng của mạng xã hội
• 1.4. Các đặc trưng cơ bản của mạng xã hội
• 1.4.1. Đặc trưng thế giới nhỏ
• 1.4.2. Đặc trưng tập nhân
• 1.4.3. Phân bố luật lũy thừa
• 1.4.4. Đặc trưng cấu trúc cộng đồng
• 1.4.5. Các đặc trưng khác của mạng xã hội
• 1.5. Một số chủ đề được nghiên cứu trên mạng xã hội
• 1.5.1. Phát hiện cấu trúc cộng đồng trên mạng xã hội
• 1.5.2. Dự đoán liên kết trên mạng xã hội
• 1.5.3. Tính riêng tư trên mạng xã hội
• 1.5.4. Tiến hóa động trên mạng xã hội
• 1.5.5. Khai phá dữ liệu trên mạng xã hội
• 1.5.6. Tối đa hóa ảnh hưởng trên mạng xã hội
• 1.5.7. Phát hiện, giám sát và ngăn ngừa thông tin sai lệch trên mạng xã hội
• 2. CHƯƠNG 2: THÔNG TIN SAI LỆCH VÀ CÁC MÔ HÌNH LAN TRUYỀN THÔNG TIN SAI LỆCH
• 2.1. Định nghĩa thông tin sai lệch
• 2.2. Mô hình lan truyền thông tin sai lệch
• 2.2.1. Mô hình tầng độc lập
• 2.2.2. Mô hình ngưỡng tuyến tính
• 2.3. Một số hướng nghiên cứu liên quan đến bài toán hạn chế lan truyền thông tin sai lệch trên mạng xã hội trực tuyến
• 3. CHƯƠNG 3: GIẢI PHÁP GIẢM THIỂU TỐI ĐA THIỆT HẠI DO THÔNG TIN SAI LỆCH GÂY RA TRÊN MẠNG XÃ HỘI TRỰC TUYẾN
• 3.1. Phát biểu bài toán
• 3.2. Độ khó của bài toán
• 3.3. Các thuật toán đề xuất giải quyết bài toán MDM
• 3.3.1. Thuật toán tham lam dựa trên hàm f (I)
• 3.3.2. Thuật toán tham lam dựa trên hàm α(v)
• 3.4. Thực nghiệm
• 3.4.1. Mục đích thực nghiệm
• 3.4.2. Dữ liệu tiến hành thực nghiệm
• 3.4.3. Cài đặt thực nghiệm
• 3.4.4. Kết quả thực nghiệm
• 3.4.5. Kết luận và nhận xét
• KẾT LUẬN
• DANH MỤC CÔNG TRÌNH ĐÃ CÔNG BỐ
• PHỤ LỤC

Tóm tắt

I. Tin Sai Lệch MXH Tổng Quan Vấn Đề Tác Động 55 Ký Tự

Ngày nay, mạng xã hội đã trở thành một phần không thể thiếu trong cuộc sống, cho phép tạo, chia sẻ và trao đổi thông tin một cách nhanh chóng. Các trang như Facebook, Twitter được coi là những kênh tin tức chính. Tuy nhiên, bên cạnh thông tin chính xác, thông tin sai lệch cũng lan truyền rộng rãi. Một nghiên cứu chỉ ra rằng tốc độ lan truyền của tin giả mạo ngang bằng với tin tức chính thống, gây thiệt hại lớn về kinh tế, chính trị và tâm lý. Diễn đàn Kinh tế thế giới (2014) đã coi sự gia tăng tin sai lệch là một trong mười xu hướng hàng đầu mà thế giới phải đối mặt. Việc hạn chế sự lan truyền của tin giả là một câu hỏi đang nhận được sự quan tâm. Các nghiên cứu tập trung vào việc nhận dạng thông tin sai lệch và tin đồn (Rumor), xác định nguồn phát tin sai lệch, hoặc hạn chế sự lan truyền bằng cách tiêm thông tin tốt. Một cách tiếp cận khác là đặt giám sát (Monitor Placement) trên một số đỉnh của đồ thị mạng nhằm ngăn chặn thông tin sai lệch lây lan đến những đỉnh khác. H. Zhang (2016) đã tạo động lực cho tác giả lựa chọn đề tài "Giảm thiểu tối đa thiệt hại do thông tin sai lệch gây ra trên mạng xã hội trực tuyến" làm đề tài luận văn của mình. Luận văn đề xuất một mô hình ngưỡng tuyến tính, chứng minh bài toán thuộc lớp bài toán NP-khó, đề xuất hai thuật toán tham lam, và kết quả thực nghiệm cho thấy ưu điểm của hai thuật toán.

1.1. Định nghĩa Thông tin Sai Lệch Nguy cơ trên MXH

Thông tin sai lệch (hay còn gọi là thông tin xấu độc) là những thông tin bịa đặt, bóp méo sự thật, xuyên tạc vấn đề, “đổi trắng, thay đen”, làm lẫn lộn đúng sai, thật giả; hoặc có một phần sự thật nhưng được đưa tin với dụng ý xấu. Nó cũng bao gồm thông tin chưa được kiểm chứng, thông tin sai sự thật gây ảnh hưởng đến cá nhân, tổ chức. Dựa trên mục đích của người lan truyền, thông tin sai lệch được phân thành hai loại: Thông tin sai lệch lan truyền vô ý, và thông tin sai lệch lan truyền cố ý (tin đồn, tin tức giả mạo). Tốc độ lan truyền của thông tin sai lệch là ngang bằng so với những tin tức chính thống, gây thiệt hại lớn về kinh tế, chính trị và tâm lý. Tin đồn về Obama bị thương (2013) làm chao đảo thị trường tài chính. Tin đồn về dịch cúm lợn (2009) gây ra sự hoang mang. Tin đồn về động đất (2012) làm hàng ngàn người hoảng sợ. Indonesia lo ngại Trung Quốc đang tiến hành chiến tranh sinh học. Để ứng phó, nhiều nước đã gấp rút thành lập các cơ quan chống tin tức giả mạo trên mạng. Diễn đàn Kinh tế thế giới (2014) đã coi sự gia tăng nhanh chóng của thông tin sai lệch trên các phương tiện xã hội trực tuyến là một trong mười xu hướng hàng đầu mà thế giới phải đối mặt.

1.2. Hậu Quả của Tin Giả Ảnh hưởng tới Cá Nhân Xã hội

Tin giả mạo và thông tin sai lệch có thể gây ra hậu quả nghiêm trọng ở nhiều cấp độ. Đối với cá nhân, tin tức giả có thể dẫn đến hoang mang, lo lắng, thậm chí là ảnh hưởng đến quyết định cá nhân như đầu tư tài chính, lựa chọn y tế. Ví dụ, tin đồn thất thiệt về việc Ngân hàng Nhà nước sắp đổi tiền đã gây tâm lý hoang mang rất lớn trong dư luận, khiến nhiều người dân đổ xô đi mua vàng và USD, gây tác động tiêu cực đến nền kinh tế. Đối với xã hội, thông tin sai lệch có thể gây chia rẽ, mất lòng tin vào các tổ chức, chính phủ, và thậm chí là kích động bạo lực. Trong cuộc bầu cử tổng thống Mỹ năm 2016, các nhóm đã tạo và lan truyền những tin đồn, hạ uy tín ứng viên Tổng thống Hillary Clinton. Để ứng phó, nhiều nước đã gấp rút thành lập các cơ quan chống tin tức giả mạo trên mạng, đồng thời hợp tác với các nước có kinh nghiệm trong lĩnh vực này để thực hiện chiến dịch phòng chống tin tức giả mạo.

II. Mô Hình Lan Truyền Tin Sai Lệch Trên MXH 58 Ký Tự

Để đưa ra giải pháp hiệu quả ngăn chặn sự lan truyền của thông tin sai lệch, chúng ta cần hiểu cơ chế tin sai lệch lan truyền trên mạng xã hội. Một mạng xã hội được biểu diễn bởi một đồ thị có hướng G = (V, E). Quá trình lan truyền thông tin theo các bước thời gian rời rạc. Có nhiều mô hình lan truyền thông tin khác nhau như mô hình ngưỡng, mô hình tầng, mô hình dịch bệnh, mô hình lan truyền ảnh hưởng cạnh tranh. Trong đó, hai mô hình tầng độc lập (Independent Cascade - IC) và mô hình ngưỡng tuyến tính (Linear Threshold - LT) do Kempe, 2003, đề xuất đang được dùng rộng rãi. Trong mô hình LT, mỗi cạnh (u, v) ∈ E được gán một trọng số ảnh hưởng w(u, v) ∈ [0, 1] biểu diễn mức độ ảnh hưởng của đỉnh u đến đỉnh v. Với mỗi đỉnh v ∈ V có một giá trị ngưỡng θv ∈ [0, 1], biểu diễn ngưỡng đỉnh v bị ảnh hưởng bởi các đỉnh kích hoạt hàng xóm mà trở thành kích hoạt. Chen (2014) đã chỉ ra rằng việc tính toán chính xác giá trị σ(S0) là một bài toán #P-khó dưới cả hai mô hình IC và LT.

2.1. Mô hình Tầng Độc Lập IC Cơ chế Ứng Dụng

Đặc trưng chính của mô hình IC đó là quá trình lan truyền thông tin dọc theo các cạnh của đồ thị một cách độc lập nhau. Trong mô hình IC, mỗi cạnh (u, v) ∈ E được gán một xác suất ảnh hưởng p(u, v) ∈ [0, 1] biểu diễn mức độ ảnh hưởng của đỉnh u đến đỉnh v. Quá trình lan truyền thông tin kết thúc khi không có thêm đỉnh nào được kích hoạt. Mô hình IC phù hợp để mô tả quá trình lan truyền thông tin, ở đó một đỉnh được kích hoạt trực tiếp từ duy nhất một đỉnh khác kề với nó, ví dụ như sự lây lan của Virus.

2.2. Mô hình Ngưỡng Tuyến Tính LT Cơ chế Ứng Dụng

Trong thực tế có nhiều trường hợp, một cá nhân thay đổi hành vi của mình khi chịu sự tác động độc lập của nhiều cá nhân khác trên MXH. Chẳng hạn như trên thị trường có một mẫu Iphone mới ra, một người chưa thực sự tin tưởng để mua chiếc Iphone này nhưng khi thấy nhiều bạn bè, người thân của họ mua chiếc Iphone đó, có thể làm thay đổi suy nghĩ và dẫn đến hành động người này chấp nhận mua chiếc Iphone. Trong mô hình LT, mỗi cạnh (u, v) ∈ E được gán một trọng số ảnh hưởng (Influence Weight) w(u, v) ∈ [0, 1] biểu diễn mức độ ảnh hưởng của đỉnh u đến đỉnh v. Với mỗi đỉnh v ∈ V có một giá trị θv ∈ [0, 1], biểu diễn ngưỡng đỉnh v bị ảnh hưởng bởi các đỉnh kích hoạt hàng xóm mà trở thành kích hoạt.

III. Giải Pháp Giảm Thiểu Thiệt Hại Từ Tin Giả Trên MXH 57 Ký Tự

Bài toán Cực tiểu hóa thiệt hại do thông tin sai lệch gây ra - MDM, được xây dựng. Giả sử đã xác định được nguồn phát tin sai lệch ban đầu. Các hoạt động của người dùng trên mạng xã hội trực tuyến được thu thập và phân tích, từ đó thông tin sai lệch có thể được phát hiện một cách tự động. Các bộ lọc nội dung sẽ giúp ngăn chặn hay vô hiệu hóa việc người dùng lan truyền những thông tin đó. Việc tạo miễn dịch cho một đỉnh tương đương với việc loại bỏ đỉnh này và những cạnh kề với nó khỏi đồ thị ban đầu. Cần tìm một chiến lược tối ưu nhằm chọn ra những đỉnh để tạo miễn dịch sao cho có thể hạn chế tối đa số đỉnh bị kích hoạt bởi thông tin sai lệch.

3.1. Phát biểu bài toán Cực Tiểu Hóa Thiệt Hại MDM

Cho đồ thị G = (V, E) biểu diễn một MXH cùng với mô hình lan truyền LT. S ⊂ V là tập nguồn thông tin sai lệch. Mỗi đỉnh u ∈ V có một chi phí c(u) ≥ 0 để tạo miễn dịch với thông tin sai lệch và thiệt hại r(u) = 1 khi bị thông tin sai lệch kích hoạt. Với nguồn ngân sách giới hạn B > 0 và số bước lan truyền thông tin d ∈ Z+ cho trước, mục tiêu của bài toán là tìm tập đỉnh cần tạo miễn dịch I ⊂ V \S với tổng chi phí không vượt quá B, nhằm cực tiểu hóa hàm Dd(I). Việc tìm kiếm tập đỉnh I để tạo miễn dịch sao cho chi phí tạo miễn dịch không vượt quá ngân sách B cho trước và có thiệt hại sau d bước lan truyền thông tin sai lệch nhỏ nhất là mục tiêu chính.

3.2. Chứng minh Độ Khó Bài Toán MDM thuộc NP khó

Bài toán MDM thuộc lớp bài toán NP-khó. Chứng minh bằng cách dẫn nó từ bài toán Tập phủ dạng 0 − 1. Xây dựng phép dẫn từ bài toán Tập phủ dạng 0−1 đến bài toán MDM. Qua phép dẫn chứng minh bài toán Tập phủ tương đương với bài toán MDM. Xét phiên bản quyết định của bài toán MDM: Cho đồ thị G = (V, E) biểu diễn một mạng xã hội cùng với mô hình lan truyền LT. S ⊂ V là tập nguồn thông tin sai lệch.

IV. Thuật Toán Tham Lam Giảm Thiểu Tin Sai Lệch MXH 58 Ký Tự

Đối với các bài toán dạng lan truyền thông tin, người ta có thể dùng các thuật toán cơ sở Max Degree và thuật toán Random để tìm lời giải. Để ngăn chặn thông tin sai lệch lan truyền sau d bước thời gian thì các đỉnh được lựa chọn để tạo miễn dịch cũng phải nằm trong tập Nd(S). Hai thuật toán tham lam cho bài toán MDM được đề xuất, thuật toán thứ nhất dựa trên đặc tính hàm số f(I) đo độ giảm thiệt hại, thuật toán hai sử dụng hàm số α(v) đo độ tăng của hàm f(I) tính trên một đơn vị chi phí.

4.1. Thuật Toán Tham Lam Dựa Trên Hàm Giảm Thiệt Hại f I

Mục tiêu của bài toán MDM là cực tiểu hóa tổng thiệt do thông tin sai lệch gây ra, tức là cực tiểu hóa hàm DdS(I) hoặc hiểu theo cách khác là cực đại hóa độ giảm thiệt hại, tức là cực đại hóa hàm f(I). Thuật toán hoạt động dựa trên việc bổ sung dần tập I theo kiểu ăn tham. Khởi tạo I = ∅, tiếp theo thực hiện lặp việc chọn đỉnh v ∈ Nd(S) sao cho hàm f(I ∪ {v}) đạt giá trị lớn nhất, nếu tổng chi phí hiện tại để tạo miễn dịch chưa vượt ngưỡng ngân sách B thì bổ sung v vào I, ngược lại thì dừng và trả về kết quả tập I.

4.2. Thuật Toán Tham Lam Dựa Trên Hàm Lợi Nhuận α v

Thuật toán dựa trên ý tưởng lựa chọn ra những đỉnh thu được lợi nhuận lớn nhất nhưng xét đến yếu tố chi phí bỏ ra. Ý tưởng thuật toán: Khởi tạo I = ∅, tiếp theo thực hiện lặp việc chọn đỉnh v ∈ Nd(S) sao cho hàm α(v) đạt giá trị lớn nhất, nếu tổng chi phí hiện tại để tạo miễn dịch chưa vượt ngưỡng ngân sách B thì bổ sung v vào I, ngược lại thì dừng và trả về kết quả tập I. Quá trình này kết thúc khi tổng chi phí để tạo miễn dịch cho tập đỉnh I vượt ngưỡng ngân sách B đã cho hoặc đã xét hết tất cả các đỉnh trong tập Nd(S).

V. Thực Nghiệm Đánh Giá Thuật Toán Giảm Tin Giả MXH 58 Ký Tự

Các thuật toán được đánh giá thông qua thực nghiệm trên ba bộ dữ liệu mạng xã hội thực tế: Gnutella, CollegeMsg và Email. Mục tiêu của thực nghiệm là chứng minh tính hiệu quả của các thuật toán đề xuất so với các thuật toán cơ sở như Max Degree và Random. Các kết quả thực nghiệm sẽ cho thấy thuật toán nào tốt hơn trong việc hạn chế lan truyền tin sai lệch.

5.1. Thiết Lập Thực Nghiệm Dữ Liệu Phương Pháp Đánh Giá

Quá trình đánh giá được thực hiện trên các bộ dữ liệu mạng xã hội thực tế, bao gồm Gnutella, CollegeMsg và Email. Các thuật toán được so sánh dựa trên tiêu chí giảm thiểu thiệt hại do tin sai lệch gây ra sau một khoảng thời gian nhất định. Các thông số quan trọng như ngân sách B, số bước lan truyền d và số lần mô phỏng Monte Carlo R được thiết lập để đảm bảo tính chính xác của kết quả.

5.2. Kết Quả Thực Nghiệm So Sánh Phân Tích Ưu Nhược Điểm

Kết quả thực nghiệm cho thấy các thuật toán tham lam đề xuất vượt trội hơn so với các thuật toán cơ sở Max Degree và Random trong việc giảm thiểu thiệt hại do tin sai lệch gây ra. Tuy nhiên, mỗi thuật toán cũng có những ưu nhược điểm riêng. Thuật toán dựa trên hàm f(I) có thể hiệu quả hơn trong một số trường hợp, trong khi thuật toán dựa trên hàm α(v) có thể phù hợp hơn trong các tình huống khác.

VI. Kết Luận Hướng Nghiên Cứu Tương Lai về Tin Giả 53 Ký Tự

Luận văn đã đề xuất một mô hình ngưỡng tuyến tính cho bài toán Cực tiểu hóa thiệt hại do thông tin sai lệch gây ra, chứng minh bài toán thuộc lớp NP-khó, và đề xuất hai thuật toán tham lam. Kết quả thực nghiệm cho thấy ưu điểm của hai thuật toán. Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc phát triển các thuật toán hiệu quả hơn, hoặc mở rộng mô hình để xem xét các yếu tố khác như tâm lý học đám đông, văn hóa mạng và đạo đức truyền thông.

6.1. Tóm Tắt Đóng Góp Hạn Chế của Nghiên Cứu

Luận văn đã đóng góp vào việc nghiên cứu các giải pháp giảm thiểu thiệt hại do tin sai lệch trên mạng xã hội bằng cách đề xuất hai thuật toán tham lam dựa trên mô hình ngưỡng tuyến tính. Tuy nhiên, nghiên cứu cũng có một số hạn chế, chẳng hạn như giả định về việc đã biết trước nguồn phát tin sai lệch và bỏ qua một số yếu tố khác có thể ảnh hưởng đến quá trình lan truyền tin sai lệch.

6.2. Đề Xuất Hướng Nghiên Cứu Mới Kết Hợp AI Phân Tích Tâm Lý

Hướng nghiên cứu tương lai có thể tập trung vào việc kết hợp các kỹ thuật trí tuệ nhân tạo (AI) như học máy và xử lý ngôn ngữ tự nhiên (NLP) để phát hiện và phân loại tin sai lệch một cách tự động. Ngoài ra, việc kết hợp các yếu tố tâm lý học đám đông và văn hóa mạng cũng có thể giúp xây dựng các mô hình lan truyền tin sai lệch chính xác hơn và đề xuất các giải pháp hiệu quả hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Chương 1 GIỚI THIỆU VỀ MẠNG XÃ HỘI Chương này giới thiệu tổng quan về mạng xã hội bao gồm: Định nghĩa mạng xã hội, lịch sử hình thành, phát triển và những đặc trưng cơ bản của mạng xã hội. Đặc biệt, trong chương này trình bày tổng quan một số chủ đề nổi bật liên quan đến mạng xã hội, đã và đang nhận được sự quan tâm nghiên cứu của nhiều học giả trong thời gian gần đây.1 Giới thiệu chung về mạng xã hội Trong những năm gần đây, cùng với sự phát triển của Web 2.0, các mạng xã hội trực tuyến như Facebook1 , Twitter2 , Instagram3 ngày càng trở lên phổ biến và có sự phát triển nhanh chưa từng thấy. Theo số liệu thống kê công bố trên trang Statista4 , tính đến tháng 1/2017, Facebook vẫn là mạng xã hội có lượng người dùng lớn nhất thế giới với hơn 1.87 tỉ người sử dụng, Twitter với 317 triệu người dùng đứng ở vị trí thứ 9 trong bảng xếp hạng. Theo Marin và Wellman [30], mạng xã hội (MXH) là một tập hợp các tác nhân có yếu tố xã hội được kết nối với nhau bởi một hoặc nhiều các quan hệ xã hội.

Ngoài ra, MXH còn có những định nghĩa khác: MXH là một cấu trúc xã hội được tạo thành từ các nút và các cung mà mỗi nút được liên kết bởi một hoặc nhiều cung khác nhau, thể hiện một mối quan hệ cụ thể [31]. Mỗi nút thường được gọi là tác nhân, đại diện cho một đối tượng trong mạng xã hội, có thể là một người, một nhóm người, một tài liệu, một tổ chức hay một quốc gia vv. Mỗi cung là một liên kết giữa các nút, biểu diễn mối quan hệ giữa các đối tượng. Liên kết này có thể là mối quan hệ họ hàng, người quen, bạn bè, đồng nghiệp, cũng có thể là các giao dịch, trao đổi tài chính vv.

Nếu mối quan hệ giữa các đối tượng là quan hệ qua lại thì có thể biểu diễn bằng một liên kết vô hướng, chẳng hạn nếu người A là đồng nghiệp của người B thì ngược lại người B cũng 1 https://www.com 2 https://www.com 3 https://www.com 4 http://www.com TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 6 là đồng nghiệp của người A. Nếu mối quan hệ này là quan hệ một chiều thì có thể biểu diễn bằng một liên kết có hướng, ví dụ người A mua hàng của người B nhưng chưa chắc người B đã mua hàng của người A. Rõ ràng, khái niệm về MXH không chỉ giới hạn trong trường hợp cụ thể là những trang mạng xã hội (Social Network Sites) như WhatsApp, Instagram, Viber vv. Các vấn đề của MXH đã được nghiên cứu thường xuyên trong lĩnh vực xã hội học, trước sự ra đời của máy tính và Internet.

Khi MXH này được thiết lập và thi hành bằng các phương tiện truyền thông Internet, nó được hiểu là MXH trực tuyến (Online Soial Network). Nhìn từ nhiều phía, MXH trực tuyến là một đại diện tiêu biểu của Web 2.0 mô phỏng các quan hệ xã hội thực. MXH trực tuyến tạo ra một hệ thống trên nền Internet kết nối các thành viên cùng sở thích với nhiều mục đích khác nhau không phân biệt không gian và thời gian qua những tính năng như kết bạn, chat, e-mail, phim ảnh, voice chat, chia sẻ tập tin, blog và xã luận. Những người sử dụng MXH này được gọi là những cư dân mạng.

Nhờ vào những ưu việt này mà MXH trực tuyến đang có tốc độ phát triển chóng mặt ở mọi lứa tuổi, đặc biệt là ở giới trẻ trên toàn thế giới.1: Bảng xếp hạng các mạng xã hội theo số lượng người dùng, tháng 1/2017 (đơn vị Triệu người dùng) TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.1 Lịch sử phát triển của mạng xã hội Lịch sử phát triển của MXH luôn đồng hành cùng với sự phát triển của Internet. Từ những email đầu tiên được gửi đi bởi các nhà nghiên cứu Thụy Sĩ vào năm 1971 đến những MXH hiện đại như Facebook, Twitter vv. Internet và các nội dung chia sẻ luôn gắn liền với tính chất cộng đồng. Mục tiêu chính của Internet là tạo phương tiện để con người có thể kết nối, giao tiếp và tương tác với nhau.

Tuy nhiên, từ lúc xuất hiện đến nay, mạng xã hội đã trải qua nhiều thay đổi nhanh chóng cả về nguyên lý làm việc lẫn giao diện đồ họa. Năm 1991, nhà khoa học Tim Berner-Lee thuộc Phòng thí nghiệm vật lý vi mô châu Âu (CERN) đã đề xuất một giao thức mới để phát tán thông tin. Giao thức đính kèm đường dẫn dưới dạng ký tự ẩn dưới những ký tự khác (Link). Cuối cùng hình thành nên giao thức kết nối Internet World Wide Web (WWW).

Năm 1994 đánh dấu sự ra đời của Blog cá nhân đầu tiên. Justin Hall là sinh viên đại học Swarthmore đã phát triển website mang tên Justin’s Link from the Underground để kết nối với thế giới bên ngoài. Hall đã xây dựng trang web trong suốt 11 năm và anh được mệnh danh là "cha đẻ của trang blog cá nhân". Năm 1995 đánh dấu sự ra đời của trang Classmate5 với mục đích hỗ trợ những người di cư có thể tìm lại bạn bè đã thất lạc của họ.

Đây là một dịch vụ cộng đồng được tạo ra để giúp tìm lại những bạn học từ thời tiểu học, trung học và đại học của người dùng. Năm 1997, một chương trình nhắn tin có quảng cáo AOL Instant Messenger6 (AIM) đã ra đời, cho phép hàng triệu người có thể trò chuyện thời gian thực với nhau. Trong khoảng thời gian này, trang MXH SixDegree7 được thành lập với mục đích giao lưu kết bạn dựa theo sở thích. Năm 2000, Jimmy Wales và Larry Sanger sáng lập nên Wikipedia8 , bách khoa toàn thư nguồn mở, trực tuyến và có tính cộng tác đầu tiên trên thế giới.

Năm 2001, sau vụ khủng bố trung tâm thương mại thế giới vào ngày 11/9/2001 đã gợi cảm hứng cho Scott Heiferman tìm cách tạo ra trang web Meetup9 nhằm giúp mọi người có thể kết nối với nhau và thậm chí không cần online.com có mục đích duy nhất là tạo điều kiện cho những người có cùng suy nghĩ gặp gỡ, trò truyện, học tập và kết nối. Trang web hướng tới mục đích mang mọi người 5 https://www.com 6 https://www.com 7 https://www.org 8 https://www.org 9 https://www.com TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 8 ra khỏi nhà, tham gia vào các mối quan hệ và giao tiếp cùng với những người khác. Hiện trang web đã được phổ biến rộng rãi, mỗi tháng có hơn 340.000 hội nhóm tổ chức gặp gỡ, giao tiếp, làm việc, ăn uống và cùng nhau học tập. Năm 2002, MXH Friendster10 ra đời và trở thành một trào lưu mới tại Hoa Kỳ với hàng triệu người dùng đăng ký.

Friendster cho phép người dùng tạo thông tin cá nhân và kết nối ảo với những người khác. Đây là MXH đầu tiên đạt được hơn 1 triệu người dùng. Kế thừa các bước phát triển của các MXH đi trước, MXH MySpace11 được sáng lập và ra đời vào năm 2003 bởi Chris DeWolfe và Tom Andersonra. Với nhiều tính năng mới cho phép người dùng tải các hình ảnh, video do vậy chỉ 1 tháng sau khi ra mắt, MySpace nhanh chóng đạt hơn 1 triệu tài khoản đăng ký.

Do nắm được các nhu cầu của người dùng, MySpace trở thành MXH đầu tiên có nhiều lượt xem vượt qua cả Google, tuy nhiên sự ra đời của Facebook đã khiến cho Myspace nhanh chóng trở thành dĩ vãng. Năm 2004, Mark Zuckerburg giới thiệu MXH Facebook, đánh dấu bước ngoặt mới cho hệ thống MXH trực tuyến. Với nền tảng Facebook Platform hỗ trợ mạnh mẽ cho các ứng dụng, người dùng có thể tạo ra những ứng dụng mới cho cá nhân mình cũng như các thành viên khác. Facebook nhanh chóng gặt hái được thành công vược bậc, mang lại hàng trăm tính năng mới và trung bình các thành viên bỏ ra 19 phút trên trang này mỗi ngày.2: Các trang mạng xã hội trên Internet 10 https://www.org 11 https://www.org TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 9 Năm 2005, MXH YouTube12 ra đời, cho phép người dùng tự do đăng tải và chia sẻ video với gia đình, bạn bè.

Tiếp sau đó, năm 2006, MXH Twitter ra đời, cho phép mỗi cá nhân có thể truyền đạt thông tin một cách nhanh chóng và dễ dàng đến với một nhóm lớn. Năm 2011, MXH Google+ ra đời, đây là một MXH có đầy đủ tính năng của Google. Người dùng Google+ đánh giá cao khả năng nhóm các danh sách liên lạc vào các đoạn khác nhau (thường gọi là Vòng) và giao tiếp với nhau qua công cụ chat Video có tên Hangouts. Năm 2012, Pinterest13 là MXH hình ảnh đồ họa và đã vượt mức 10 triệu người dùng, phát triển nhanh hơn bất cứ trang web độc lập nào khác.

Ngoài những MXH nổi tiếng nêu trên, còn có hàng trăm MXH khác trên toàn thế giới: Flickr, WeChat, Sina Weibo, Baidu Tieba vv. Ở Việt Nam hiện nay có một số MXH như: Zing Me, YuMe, Tamtay cũng đã thu hút được nhiều người dùng nhiều với mục đích khác nhau.2 Những tính năng của mạng xã hội - Tính liên kết cộng đồng: Đây là tính năng nổi bật của MXH trực tuyến cho phép mở rộng phạm vi kết nối giữa con người với con người trong một không gian đa dạng. Người sử dụng có thể trở thành bạn của nhau thông qua việc gửi lời mời kết bạn mà không cần gặp gỡ trực tiếp. Việc tạo ra các liên kết này hình thành một cộng đồng mạng với số lượng thành viên lớn.

Những người chia sẻ cùng một mối quan tâm có thể tập hợp lại thành các nhóm trên MXH, thường xuyên giao lưu, chia sẻ trên mạng thông qua việc bình luận hay dẫn đến các liên kết trên trang chung của nhóm. - Tính đa phương tiện: Hoạt động theo nguyên lý của web 2.0, MXH có rất nhiều tiện ích nhờ sự kết hợp giữa các yêu tố văn bản, âm thanh, hình ảnh, hình ảnh động, video vv. Sau khi đăng ký mở tài khoản, người dùng có thể tự do xây dựng một không gian riêng cho bản thân. Nhờ những tiện ích và dịch vụ mà MXH cung cấp, người dùng có thể chia sẻ đường dẫn, tệp âm thanh, hình ảnh, video vv.

Không những vậy, họ còn có thể tham gia vào các trò chơi trực tuyến, gửi tin nhắn, trò chuyện trực tuyến với bạn bè từ đó tạo dựng các mối quan hệ mới trong xã hội ảo. - Tính tương tác: Thể hiện không chỉ ở chỗ thông tin được truyền đi sau đó 12 https://www.com 13 https://www.com TIEU LUAN MOI download : [e-mail] 10 được phản hồi từ phía người nhận, mà còn phụ thuộc vào cách người dùng sử dụng ứng dụng của MXH. - Khả năng truyền tải và lưu trữ thông tin: Một tính năng quan trọng của MXH giúp thông tin được lan truyền rộng rãi trong một khoảng thời gian ngắn.