Nghiên cứu phương pháp ngăn chặn phát tán thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội

Luận văn thạc sĩ nghiên cứu các phương pháp hiệu quả ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội, bảo vệ sự thật và uy tín.

• Tác giả: Vi Mạnh Tuyên
• Người hướng dẫn: TS. Trần Đức Nghĩa
• Trường học: Học viện khoa học và công nghệ Việt Nam
• Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
• Đề tài: Nghiên Cứu Phương Pháp Ngăn Chặn Phát Tán Thông Tin Sai Lệch Đa Chủ Đề Trên Mạng Xã Hội
• Loại tài liệu: luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2021
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CAM ĐOAN
• LỜI CẢM ƠN
• MỤC LỤC
• 1.1. DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT
• 1.2. DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ
• 1.3. DANH MỤC BẢNG BIỂU
• 1.4. Động lực nghiên cứu
• 1.5. Mục tiêu luận văn
• 1.6. Cấu trúc luận văn
• 1. CHƯƠNG 1: CƠ SỞ LÝ THUYẾT
• 1.1. Giới thiệu chung về mạng xã hội (MXH)
• 1.2. Đặc điểm của MXH
• 1.3. Lợi ích và các tác động của MXH
• 1.4. Tác hại của thông tin sai lệch trên MXH
• 1.5. Định nghĩa thông tin sai lệch và tính chất của thông tin sai lệch
• 1.6. Tác hại và thực trạng sự phát tán của thông tin sai lệch trên MXH
• 1.7. Mô hình ngưỡng tuyến tính (Linear Threshold – LT)
• 1.8. Mô hình Ngưỡng tuyến tính đa chủ đề (Multiple Topics Linear Threshold – MT-LT)
• 1.9. Kết luận chương
• 2. CHƯƠNG 2: NGĂN CHẶN THÔNG TIN SAI LỆCH ĐA CHỦ ĐỀ TRÊN MẠNG XÃ HỘI
• 2.1. Bài toán ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề
• 2.2. Mô hình và định nghĩa bài toán
• 2.3. Biểu diễn mạng xã hội
• 2.4. Tập dữ liệu sử dụng
• 2.5. Thuật toán Tham lam cải tiến IGA (Impove Greedy Algorithm)
• 2.6. Thuật toán tham lam mở rộng GEA (Greedy Extension Algorithm)
• 2.7. Kết luận chương
• 3. CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
• 3.1. Cài đặt thử nghiệm
• 3.2. Mục đích thử nghiệm
• 3.3. Cài đặt tham số
• 3.4. Đánh giá hiệu quả của thuật toán trong thiết lập chi phí đơn vị
• 3.5. Đánh giá hiệu quả của thuật toán trong chi phí chung
• 3.6. So sánh thời gian chạy
• 3.6.1. So sánh thời gian chạy các thuật toán trong cài đặt chi phí đơn vị
• 3.6.2. So sánh thời gian chạy các thuật toán trong cài đặt chi phí chung
• 3.7. Kết luận chương
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Giới thiệu về thông tin sai lệch trên mạng xã hội

Thông tin sai lệch trên mạng xã hội đã trở thành một vấn đề nghiêm trọng trong thời đại số. Thông tin sai lệch không chỉ gây ra sự hiểu lầm mà còn có thể dẫn đến những hậu quả nghiêm trọng cho xã hội. Đặc biệt, trong bối cảnh mạng xã hội phát triển mạnh mẽ, việc phát tán tin giả diễn ra nhanh chóng và rộng rãi. Theo một nghiên cứu, khoảng 60% người dùng mạng xã hội đã từng tiếp xúc với tin giả. Điều này cho thấy sự cần thiết phải có các biện pháp ngăn chặn tin giả hiệu quả. Việc đối phó với thông tin sai lệch không chỉ là trách nhiệm của các nền tảng mạng xã hội mà còn là của từng người dùng. Họ cần nâng cao nhận thức về tính xác thực của thông tin trước khi chia sẻ. Một trong những cách hiệu quả để kiểm tra thông tin là sử dụng các công cụ và dịch vụ chuyên dụng nhằm phát hiện và phân tích thông tin sai lệch.

1.1. Định nghĩa và tính chất của thông tin sai lệch

Thông tin sai lệch được định nghĩa là những thông tin không chính xác hoặc gây hiểu lầm. Tính chất của thông tin sai lệch thường bao gồm sự thiếu chính xác, không đầy đủ và có thể gây ra những tác động tiêu cực đến người nhận. Việc phát hiện và phân tích thông tin là rất quan trọng để hiểu rõ nguồn gốc và động cơ của tin giả. Các nghiên cứu cho thấy rằng tác động của tin giả có thể dẫn đến sự hoang mang trong cộng đồng và làm giảm lòng tin vào các nguồn thông tin chính thống. Do đó, việc bảo vệ thông tin và nâng cao nhận thức của người dùng là rất cần thiết.

II. Các phương pháp ngăn chặn thông tin sai lệch

Để ngăn chặn thông tin sai lệch, có nhiều phương pháp khác nhau được áp dụng. Một trong những phương pháp phổ biến là kiểm tra thông tin trước khi chia sẻ. Người dùng có thể sử dụng các công cụ trực tuyến để xác minh tính xác thực của thông tin. Ngoài ra, việc giáo dục truyền thông cũng đóng vai trò quan trọng trong việc nâng cao nhận thức của người dùng về tin giả. Các tổ chức và cá nhân cần được trang bị kiến thức để có thể phân biệt giữa thông tin chính xác và thông tin sai lệch. Hơn nữa, các nền tảng mạng xã hội cũng cần có trách nhiệm trong việc phát hiện và loại bỏ tin giả. Việc áp dụng các thuật toán và công nghệ mới để phát hiện tin giả là một trong những giải pháp hiệu quả.

2.1. Giáo dục truyền thông

Giáo dục truyền thông là một trong những phương pháp quan trọng để ngăn chặn thông tin sai lệch. Việc trang bị cho người dùng kiến thức về cách nhận diện tin giả sẽ giúp họ có khả năng phân tích và đánh giá thông tin một cách chính xác hơn. Các chương trình giáo dục có thể được triển khai tại trường học, cộng đồng và trên các nền tảng trực tuyến. Mục tiêu là giúp người dùng hiểu rõ hơn về tác động của tin giả và cách thức hoạt động của nó. Khi người dùng có nhận thức tốt hơn về thông tin sai lệch, họ sẽ trở thành những người tiêu dùng thông minh hơn và góp phần vào việc giảm thiểu sự lan truyền của tin giả.

III. Đánh giá hiệu quả của các phương pháp

Đánh giá hiệu quả của các phương pháp ngăn chặn thông tin sai lệch là rất quan trọng để xác định tính khả thi và hiệu quả của chúng. Các nghiên cứu cho thấy rằng việc nâng cao nhận thức của người dùng thông qua giáo dục truyền thông có thể giảm thiểu đáng kể sự lan truyền của tin giả. Hơn nữa, việc sử dụng các công cụ kiểm tra thông tin cũng đã chứng minh được hiệu quả trong việc phát hiện và loại bỏ tin giả. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều thách thức trong việc áp dụng các phương pháp này trên diện rộng. Các nền tảng mạng xã hội cần phải hợp tác chặt chẽ với các tổ chức và chuyên gia để phát triển các giải pháp công nghệ hiệu quả hơn.

3.1. Thách thức trong việc ngăn chặn thông tin sai lệch

Mặc dù có nhiều phương pháp để ngăn chặn thông tin sai lệch, nhưng vẫn tồn tại nhiều thách thức. Một trong những thách thức lớn nhất là sự phát triển nhanh chóng của công nghệ và cách thức mà tin giả được phát tán. Các thuật toán và công nghệ mới có thể giúp phát hiện tin giả, nhưng chúng cũng có thể bị lạm dụng để tạo ra tin giả một cách tinh vi hơn. Hơn nữa, việc bảo vệ thông tin và đảm bảo quyền riêng tư của người dùng cũng là một vấn đề cần được xem xét. Do đó, cần có một chiến lược toàn diện để ngăn chặn thông tin sai lệch một cách hiệu quả.

Nội dung chính

Tổng quan nghiên cứu

Mạng xã hội (MXH) hiện nay đã trở thành một kênh truyền thông quan trọng với khoảng 3 tỷ người dùng toàn cầu, trong đó Việt Nam dự kiến có khoảng 52,8 triệu người dùng vào năm 2023. MXH không chỉ giúp kết nối cá nhân, cập nhật tin tức, mà còn là công cụ kinh doanh, quảng cáo hiệu quả với chi phí thấp. Tuy nhiên, sự phát triển nhanh chóng của MXH cũng kéo theo vấn nạn thông tin sai lệch lan truyền rộng rãi, gây ra nhiều tác hại nghiêm trọng về mặt tâm lý, chính trị, kinh tế và xã hội. Ví dụ điển hình là sự kiện tin giả về vụ đánh bom Nhà Trắng năm 2013 đã khiến thị trường chứng khoán Mỹ thiệt hại khoảng 136,5 tỷ USD trong thời gian ngắn.

Trước thực trạng đó, luận văn tập trung nghiên cứu phương pháp ngăn chặn phát tán thông tin sai lệch đa chủ đề trên MXH, sử dụng mô hình Ngưỡng tuyến tính đa chủ đề (MT-LT) và các thuật toán tham lam cải tiến (IGA) và tham lam mở rộng (GEA). Mục tiêu cụ thể là xây dựng giải pháp tối ưu nhằm giảm thiểu số lượt người bị ảnh hưởng bởi thông tin sai lệch trong giới hạn ngân sách cho phép, áp dụng trên các mạng xã hội thực tế với quy mô từ hàng nghìn đến hàng chục nghìn đỉnh. Nghiên cứu có ý nghĩa quan trọng trong việc nâng cao độ tin cậy của MXH, góp phần làm trong sạch môi trường thông tin và bảo vệ người dùng trước các tác hại của tin giả.

Cơ sở lý thuyết và phương pháp nghiên cứu

Khung lý thuyết áp dụng

Luận văn dựa trên hai mô hình lan truyền thông tin phổ biến là Mô hình Ngưỡng tuyến tính (Linear Threshold – LT) và Mô hình Ngưỡng tuyến tính đa chủ đề (Multiple Topics Linear Threshold – MT-LT). Mô hình LT biểu diễn MXH dưới dạng đồ thị có trọng số, trong đó mỗi đỉnh đại diện cho người dùng và cạnh thể hiện ảnh hưởng giữa các đỉnh. Mỗi đỉnh có ngưỡng kích hoạt ngẫu nhiên, khi tổng trọng số ảnh hưởng từ các đỉnh lân cận vượt ngưỡng này, đỉnh đó bị kích hoạt và lan truyền thông tin. Mô hình MT-LT mở rộng LT cho trường hợp nhiều chủ đề thông tin sai lệch cùng lan truyền đồng thời, mỗi đỉnh có thể bị kích hoạt bởi nhiều chủ đề với các ngưỡng và trọng số ảnh hưởng riêng biệt.

Bài toán ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề (MMTB) được xây dựng trên mô hình MT-LT với mục tiêu tìm tập hợp đỉnh cần chặn (vô hiệu hóa) sao cho giảm thiểu tối đa số lượt người bị kích hoạt bởi thông tin sai lệch, đồng thời chi phí chặn không vượt quá ngân sách cho phép. Bài toán này được chứng minh là NP-Khó và việc tính toán hàm mục tiêu là #P-Khó, đòi hỏi các thuật toán xấp xỉ hiệu quả.

Phương pháp nghiên cứu

Nguồn dữ liệu sử dụng gồm ba tập dữ liệu mạng xã hội thực tế: Gnutella, Epinions và NetHepPh, với quy mô từ hàng nghìn đến hàng chục nghìn đỉnh và hàng chục nghìn đến hàng trăm nghìn cạnh, được lấy từ Stanford Network Analysis Platform (SNAP). Các mạng này được biểu diễn dưới dạng đồ thị có hướng với trọng số cạnh biểu thị mức độ ảnh hưởng giữa các người dùng.

Phương pháp phân tích chính là xây dựng và thử nghiệm hai thuật toán tham lam: Thuật toán tham lam cải tiến (IGA) và thuật toán tham lam mở rộng (GEA). IGA dựa trên tính chất đơn điệu và submodular của hàm mục tiêu để tìm lời giải xấp xỉ với tỷ lệ (1 − 1/√e), sử dụng mô phỏng Monte Carlo để ước lượng hàm mục tiêu do tính toán chính xác là #P-Khó. GEA cải tiến tốc độ bằng cách sử dụng cấu trúc cây để cập nhật nhanh giá trị hàm mục tiêu, hợp nhất các đỉnh nguồn và áp dụng kỹ thuật ước lượng trung bình mẫu số.

Quá trình nghiên cứu được thực hiện trong năm 2021 tại Hà Nội, với các bước: khảo sát lý thuyết, xây dựng mô hình, phát triển thuật toán, thử nghiệm trên tập dữ liệu thực tế và đánh giá hiệu quả.

Kết quả nghiên cứu và thảo luận

Những phát hiện chính

1. Hiệu quả ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề: Thuật toán IGA và GEA đều có khả năng giảm thiểu số lượt người bị kích hoạt thông tin sai lệch trên các mạng xã hội thực tế. Trên tập dữ liệu Epinions, GEA đạt hiệu quả giảm số lượt kích hoạt trung bình khoảng 30% so với không áp dụng giải pháp, trong khi IGA đạt khoảng 32%.

2. Tốc độ xử lý: Thuật toán GEA có thời gian chạy nhanh hơn đáng kể so với IGA. Trên mạng Gnutella với khoảng 10.000 đỉnh, GEA hoàn thành trong vài phút, trong khi IGA mất gấp 3-4 lần thời gian do phải thực hiện nhiều lần mô phỏng Monte Carlo.

3. Ảnh hưởng của chi phí chặn đỉnh: Khi chi phí chặn đỉnh được thiết lập đồng đều (c(v) = 1), cả hai thuật toán đều hoạt động hiệu quả. Tuy nhiên, khi chi phí biến động trong khoảng [1, 10], GEA vẫn duy trì hiệu quả và tốc độ xử lý tốt hơn, cho thấy tính linh hoạt trong thực tế áp dụng.

4. Khả năng mở rộng: Cả hai thuật toán đều có thể áp dụng trên các mạng xã hội có quy mô lớn với hàng chục nghìn đỉnh và hàng trăm nghìn cạnh, tuy nhiên GEA phù hợp hơn với các mạng lớn nhờ cơ chế cập nhật nhanh và giảm thiểu số lần mô phỏng.

Thảo luận kết quả

Kết quả thử nghiệm cho thấy mô hình MT-LT phù hợp để mô phỏng lan truyền thông tin sai lệch đa chủ đề trên MXH, phản ánh thực tế khi người dùng tiếp nhận nhiều loại thông tin cùng lúc. Thuật toán IGA tận dụng tính chất submodular của hàm mục tiêu để đảm bảo tỷ lệ xấp xỉ, nhưng chi phí tính toán cao do mô phỏng Monte Carlo nhiều lần. GEA cải tiến bằng cách sử dụng cấu trúc cây và hợp nhất đỉnh nguồn giúp giảm đáng kể thời gian chạy mà vẫn giữ được độ chính xác chấp nhận được.

So sánh với các nghiên cứu trước đây chỉ tập trung vào một chủ đề thông tin sai lệch, nghiên cứu này mở rộng phạm vi đa chủ đề, phù hợp với thực tế MXH hiện nay. Việc áp dụng các thuật toán tham lam xấp xỉ giúp giải quyết bài toán NP-Khó trong thời gian hợp lý, có thể triển khai trên các hệ thống thực tế.

Dữ liệu có thể được trình bày qua biểu đồ so sánh số lượt kích hoạt thông tin sai lệch trước và sau khi áp dụng các thuật toán trên từng tập dữ liệu, cũng như biểu đồ thời gian chạy tương ứng. Bảng tổng hợp hiệu quả và thời gian chạy giúp minh họa rõ ràng ưu nhược điểm của từng thuật toán.

Đề xuất và khuyến nghị

1. Triển khai thuật toán GEA trên các nền tảng MXH: Động từ hành động: Áp dụng; Target metric: Giảm ít nhất 25% số lượt người bị ảnh hưởng bởi thông tin sai lệch; Timeline: 6-12 tháng; Chủ thể thực hiện: Các nhà quản trị MXH và đơn vị phát triển phần mềm.

2. Phát triển hệ thống giám sát đa chủ đề: Động từ hành động: Xây dựng; Target metric: Phát hiện và phân loại thông tin sai lệch theo chủ đề với độ chính xác trên 85%; Timeline: 12 tháng; Chủ thể thực hiện: Các tổ chức nghiên cứu và công ty công nghệ.

3. Tăng cường đào tạo người dùng về nhận diện thông tin sai lệch: Động từ hành động: Tổ chức; Target metric: Nâng cao nhận thức cho ít nhất 70% người dùng MXH trong khu vực mục tiêu; Timeline: 1 năm; Chủ thể thực hiện: Các cơ quan truyền thông, giáo dục và tổ chức phi lợi nhuận.

4. Phối hợp với cơ quan pháp luật để xử lý tài khoản phát tán thông tin sai lệch: Động từ hành động: Hợp tác; Target metric: Xóa bỏ hoặc vô hiệu hóa trên 90% tài khoản vi phạm trong vòng 3 tháng; Timeline: Liên tục; Chủ thể thực hiện: Các nhà quản lý MXH và cơ quan an ninh mạng.

Đối tượng nên tham khảo luận văn

1. Nhà quản trị mạng xã hội: Giúp hiểu rõ cơ chế lan truyền thông tin sai lệch đa chủ đề và áp dụng các thuật toán ngăn chặn hiệu quả, từ đó nâng cao chất lượng nội dung trên nền tảng.

2. Nhà nghiên cứu khoa học dữ liệu và mạng xã hội: Cung cấp cơ sở lý thuyết và phương pháp phân tích lan truyền thông tin đa chủ đề, hỗ trợ phát triển các mô hình và thuật toán mới.

3. Cơ quan quản lý nhà nước và an ninh mạng: Hỗ trợ xây dựng chính sách, quy định và công cụ kỹ thuật để kiểm soát thông tin sai lệch, bảo vệ an ninh mạng và trật tự xã hội.

4. Doanh nghiệp công nghệ và phát triển phần mềm: Là tài liệu tham khảo để phát triển các giải pháp phần mềm giám sát, phân tích và ngăn chặn thông tin sai lệch trên MXH, nâng cao uy tín và hiệu quả kinh doanh.

Câu hỏi thường gặp

1. Thông tin sai lệch trên mạng xã hội là gì?
   Thông tin sai lệch là những thông tin giả mạo, không chính xác hoặc xuyên tạc, được lan truyền trên MXH với mục đích vô ý hoặc cố ý, gây ảnh hưởng tiêu cực đến cá nhân, tổ chức và xã hội.

2. Tại sao cần ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề?
   Vì người dùng thường tiếp nhận nhiều loại thông tin cùng lúc, việc ngăn chặn đa chủ đề giúp giảm thiểu tác hại tổng thể và phản ánh thực tế phức tạp của MXH hiện nay.

3. Mô hình MT-LT khác gì so với mô hình LT truyền thống?
   MT-LT mở rộng LT bằng cách cho phép nhiều chủ đề thông tin lan truyền đồng thời, mỗi đỉnh có thể bị kích hoạt bởi nhiều chủ đề với các ngưỡng và trọng số riêng biệt, phù hợp với thực tế đa dạng thông tin trên MXH.

4. Thuật toán tham lam cải tiến (IGA) hoạt động như thế nào?
   IGA dựa trên tính chất đơn điệu và submodular của hàm mục tiêu, chọn dần các đỉnh để chặn dựa trên tỷ lệ tăng hàm mục tiêu trên chi phí, đảm bảo tỷ lệ xấp xỉ (1 − 1/√e) nhưng có chi phí tính toán cao do mô phỏng Monte Carlo.

5. Ưu điểm của thuật toán tham lam mở rộng (GEA) là gì?
   GEA cải tiến tốc độ bằng cách sử dụng cấu trúc cây để cập nhật nhanh giá trị hàm mục tiêu, hợp nhất các đỉnh nguồn, giảm số lần mô phỏng, phù hợp với mạng xã hội quy mô lớn mà vẫn giữ được độ chính xác chấp nhận được.

Kết luận

• Luận văn đã xây dựng và thử nghiệm thành công mô hình ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội dựa trên mô hình MT-LT.
• Hai thuật toán tham lam cải tiến (IGA) và tham lam mở rộng (GEA) được phát triển, trong đó GEA có ưu thế về tốc độ và khả năng mở rộng.
• Kết quả thử nghiệm trên các tập dữ liệu thực tế cho thấy hiệu quả giảm thiểu số lượt người bị ảnh hưởng thông tin sai lệch đạt khoảng 30%.
• Nghiên cứu góp phần giải quyết bài toán NP-Khó trong ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề với giới hạn ngân sách, có thể ứng dụng thực tế trên các nền tảng MXH.
• Định hướng nghiên cứu tiếp theo là phát triển các thuật toán tối ưu hơn, tích hợp trí tuệ nhân tạo để nâng cao khả năng phát hiện và ngăn chặn thông tin sai lệch đa chiều.

Các nhà quản trị MXH và tổ chức liên quan nên xem xét áp dụng các giải pháp và thuật toán được đề xuất để nâng cao hiệu quả kiểm soát thông tin sai lệch, bảo vệ người dùng và môi trường mạng trong sạch hơn.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT Trong chương này, tác giả giới thiệu về khái niệm mạng xã hội, lợi ích và các tác động của mạng xã hội hiện nay. Tác giả tìm hiểu về thông tin sai lệch, tác hại và thực trạng phát tán của thông tin sai lệch trên mạng xã hội cũng như hai mô hình lan truyền thông tin trên mạng xã hội là mô hình Ngưỡng tuyến tính LT và mô hình Ngưỡng tuyến tính đa chủ đề MT-LT.1 Giới thiệu chung về mạng xã hội (MXH) Mạng xã hội (MXH) hay Social Network là hệ thống thông tin cung cấp cho cộng đồng người sử dụng mạng các dịch vụ lưu trữ, cung cấp, sử dụng, tìm kiếm, chia sẻ và trao đổi thông tin với nhau. Những người tham gia vào MXH còn được gọi là “cư dân mạng”.

MXH bao gồm dịch vụ tạo trang thông tin điện tử cá nhân, diễn đàn (forum), trò chuyện (chat) trực tuyến, chia sẻ âm thanh, hình ảnh và các hình thức dịch vụ tương tự khác giúp kết nối người dùng dựa vào các mối quan hệ đặc trưng như: quan hệ họ hàng, sở thích, ý tưởng. Chính vì thế, mạng xã hội dễ dàng giúp con người có thể tìm kiếm kết nối với các mối quan hệ dựa trên các nhóm, cơ quan, trường học theo các thông tin cá nhân, địa chỉ. MXH được cấu thành dựa vào hai thành phần cơ bản. Thứ nhất là có sự tham gia trực tuyến của các cá nhân hay các chủ thể.

Thứ hai là các nền tảng trực tuyến mở, người dùng có thể xây dựng nội dung và các thành viên trong cùng một nền tảng sẽ biết được các thông tin mà người dùng viết, nếu được chia sẻ. Hiện nay thế giới có rất nhiều mạng xã hội khác nhau, Facebook hiện nay là mạng xã hội lớn nhất thế giới với 2,7 tỷ người dùng toàn cầu [16]. Tây Âu nổi tiếng với MySpace; Nam Mỹ với Orkut và Hi5; Tiktok tại Châu Á. Các trang MXH khác gặt hái được thành công đáng kể theo vùng miền như CyWorld tại Hàn Quốc, Mixi tại Nhật Bản.

Tại Việt Nam, theo một nghiên cứu mới đây của Statista, các trang MXH có lượng truy cập phổ biến nhất gồm: Facebook, Zalo và Youtube và số lượng người dùng mạng xã hội được dự báo sẽ đạt khoảng 52,8 triệu người vào năm 2023 [17]. 6 Luan van Mục tiêu của MXH là tạo ra một hệ thống được kết nối bằng Internet cho phép người dùng giao lưu và chia sẻ thông tin vượt xa những giới hạn về địa lý và thời gian. Xây dựng lên một mẫu định danh trực tuyến nhằm phục vụ những giá trị của cộng đồng. MXH là một cấu trúc lý thuyết hữu ích trong khoa học xã hội để nghiên cứu các mối quan hệ giữa các cá nhân, nhóm, tổ chức hoặc thậm chí toàn bộ xã hội.

Thuật ngữ này được sử dụng để mô tả một cấu trúc xã hội được xác định bởi những tương tác như vậy. Các mối quan hệ mà qua đó bất kỳ đơn vị xã hội nhất định nào kết nối đại diện cho sự hội tụ của các mối liên hệ xã hội khác nhau của đơn vị đó.1 Đặc điểm của MXH MXH tuy tồn tại dưới nhiều hình mô hình khác nhau nhưng nhìn chung, mạng xã hội đều có những điểm chung sau: + Mạng xã hội là một ứng dụng được sử dụng trên nền tảng Internet. + Tất cả nội dung trên mạng xã hội đều do người dùng tự tạo ra, tự chia sẻ. + Mỗi người dùng trên mạng xã hội đều phải tạo tài khoản, hồ sơ riêng.

+ Mạng xã hội sẽ kết nối tài khoản người dùng đến các tài khoản cá nhân, tổ chức khác thông qua các tài khoản ảo do người dùng tạo ra. MXH trên Internet bao gồm các đặc điểm nổi bật: Tính liên kết cộng đồng, sự tương tác, khả năng truyền tải và lưu trữ thông tin. Tính liên kết cộng đồng Tính liên kết cộng đồng là đặc điểm nổi bật của mạng xã hội cho phép mở rộng phạm vi kết nối giữa những cá nhân trong không gian đa dạng. Các cá nhân có thể liên kết với nhau tạo ra một cộng đồng mạng với số lượng thành viên lớn.

Tính đa phương tiện MXH có rất nhiều tiện ích nhờ sự kết hợp giữa các loại dữ liệu như: chữ viết, âm thanh, hình ảnh. Sau khi đăng kí, định danh tài khoản người sử dụng có thể tạo ra một không gian riêng cho bản thân. Nhờ các tiện ích đa phương tiện mà người sử dụng có thể chia sẻ thông tin, hình ảnh, video. Đặc điểm này được phản ánh trong cấu trúc phân lớp ứng dụng của MXH.

Sự tương tác Sự tương tác của MXH được thể hiện ở thông tin được di truyền từ cá nhân, tổ chức, sau đó nhận được phản hồi từ phía người nhận. Sự tương tác cũng phụ thuộc vào cách người dùng sử dụng các ứng dụng. Khả năng truyền tải và lưu trữ lượng thông tin khổng lồ Tất cả các MXH đều có những ứng dụng tương tự nhau như đăng trạng thái, âm thanh, video clip nhưng được phân bố với dung lượng khác nhau. Các trang MXH lưu trữ lượng thông tin khổng lồ trên và sắp xếp chúng theo một thứ tự thời gian, nhờ đó người sử dụng có thể truy cập và tìm kiếm thông tin.2 Lợi ích và các tác động của MXH Kể từ khi Internet được ra đời và nhất là đến kỷ nguyên của máy tính xách tay, điện thoại thông minh, máy tính bảng, việc sử dụng các MXH như Facebook, Instagram, Whatsapp, Youtube, Linked,… đã không còn xa lạ với hầu hết người dùng và với hầu hết lứa tuổi.

Công nghệ càng phát triển, mạng xã hội càng đem lại những tính năng và lợi ích vô cùng tuyệt vời cho con người. Kết nối bạn bè, gia đình, cộng đồng Nhờ có MXH, con người có thể kết nối với nhau rất thuận tiện. Ngoài ra người dùng có thể mở rộng các mối quan hệ, kết bản để thảo luận về mọi lĩnh vực. Để định danh trên MXH, người dùng được yêu cầu đưa ra một số thông tin nhất định thường bao gồm: Độ tuổi, giới tính, địa điểm, quan điểm, sở thích.

Tuy nhiên, những thông tin rất cá nhân thường không được khuyến khích vì lý do an toàn. Theo những thống kê kể trên sự phát triển của MXH mang lại cho con người sự kết nối với cộng đồng rất dễ dàng. Qua dữ liệu chia sẻ, các cá nhân có thể mở rộng mối quan hệ về mọi lĩnh vực. Để đảm bảo quyền lợi của người dùng, các MXH yêu cầu người dùng phải định danh trên môi trường mạng, các thông tin được cung cấp thường là: Tên, độ tuổi, giới tính, công việc,… b.

Cập nhật tin tức, kiến thức, xu thế 8 Luan van Tin tức sẽ được cập nhật theo từng giây, trong học tập, nghiên cứu thì đây cũng là một kênh tin tức bổ ích. Theo thống kê của EdTechReview năm 2017, 59% sinh viên sử dụng mạng xã hội nói chuyện về chủ đề giáo dục trực tuyến, và hơn 50% nói chuyện cụ thể về việc học ở trường. Một số mạng xã hội khác như: LinkedIn, Learn Central và các trang web khác được xây dựng để thúc đẩy mối các quan hệ trong giáo dục bao gồm các Blog giáo dục, ePortfolios cũng như thông tin liên lạc để người dùng thảo luận. Cải thiện chất lượng và tốc độ của báo chí và dịch vụ công Sự phát triển của Internet mang theo khả năng cập nhật và lan rộng thông tin nhanh trên MXH.

Các cơ quan báo chí và thông tin đại chúng cũng dịch chuyển từ báo giấy sang kết hợp báo giấy, báo điện tử và đăng thông tin trên chính trang mạng của mình để theo kịp xu thế của thời đại và giữ số lượng độc giả. Các cơ quan pháp luật hay dịch vụ công cũng đang dần “lên sóng” MXH để cập nhật những tin tức và quy định mới của mình hoặc lắng nghe ý kiến phê bình góp ý của người dân nhằm giúp giảm thiểu sự phức tạp hay sai sót trong dịch vụ công, để tiến tới một bộ máy hành chính công thông minh và các thủ tục hành chính được tinh gọn hơn. Cải thiện kĩ năng sống, kiến thức sống Hiện nay trên các MXH xuất hiện rất nhiều cộng đồng, các trang chia sẻ kiến thức cũng như học tập, nấu ăn, sửa chữa, giao tiếp, tâm lý, thể thao để mọi người tham khảo, tự học mà không cần đến lớp hay đóng lệ phí. Các cộng đồng phi lợi nhuận này giúp chúng ta đang ngày càng trở nên hoàn thiện hơn với những kỹ năng cơ bản cần thiết trong cuộc sống hiện đại như sử dụng ngoại ngữ, cách giao tiếp văn minh hay có một chế độ chăm sóc sức khỏe phù hợp.

Kinh doanh, quảng cáo miễn phí Rất nhiều công ty, nhà quảng cáo đã sử dụng MXH để bán hàng, quảng cáo cho sản phẩm của mình và đó cũng là nguồn thu chính của các trang MXH. Facebook, Instagram, Tiktok,… các nền tảng MXH có rất nhiều người trẻ khởi nghiệp bằng cách bán hàng online. MXH với chi phí thấp, có những chức năng phù hợp, do đó đem lại hiệu quả cao, kể cả việc tư vấn cho người dùng cũng trở 9 Luan van nên nhanh chóng, dễ dàng. Nhờ tính năng “chia sẻ”, việc kinh doanh, quảng cáo sẽ trở nên phổ biến hơn từ đó sẽ có nhiều hơn những người dùng tiếp cận được thông tin về sản phẩm.

Tiết kiệm kinh phí, thời gian, sức lao động Quảng cáo trên các nền tảng MXH rẻ hơn rất nhiều so với các lựa chọn thay thế khác. Ngay cả khi người dùng chi nhiều tiền hơn cho quảng cáo thì lợi tức trên mỗi chi phí đã chi tiêu nhiều hơn, cho phép doanh nghiệp và người tiết kiệm tài chính, thời gian và sức lao động. Ngoài ra, cũng rất dễ dàng để quảng cáo trên các nền tảng như Facebook, Instagram và Twitter. Người dùng không cần nhiều kiến thức để thiết lập quảng cáo, không cần phải trả tiền cho bên thứ ba và tự người dùng có thể tự xử lý công việc.

Tác động chính trị, xã hội Vai trò của MXH đã và đang được các cơ quan, tổ chức nhà nước sử dụng một cách có hiệu quả, giúp thu hẹp khoảng cách với người dân. Tháng 10/2015, Chính phủ đã lập 02 tài khoản Facebook là “Thông tin Chính phủ” và “Diễn đàn Cạnh tranh quốc gia” với kỳ vọng giúp người dân tiếp cận kịp thời các văn bản, quy phạm pháp luật mới ban hành, thông tin thời sự chính trị, kinh tế - xã hội, hoạt động của lãnh đạo Đảng, Nhà nước. Việc này không chỉ đáp ứng nhu cầu thông tin của người dân, khuyến khích người dân đồng hành cùng chính phủ, góp phần thiết thực định hướng dư luận trên MXH.