Ma sát kỹ thuật số nhẹ ngăn lan truyền tin giả

[Dev Pro]

Một nghiên cứu từ Đại học Copenhagen gợi ý cách đơn giản nhưng hiệu quả để giảm lan truyền tin giả trên mạng xã hội: khiến hành động chia sẻ khó khăn hơn một chút. Mô hình cho thấy khoảng dừng nhỏ hoặc hộp thoại kèm phần học hỏi có thể giảm số lượt chia sẻ và nâng cao chất lượng nội dung.

Nghiên cứu mới của Đại học Copenhagen đề xuất một biện pháp đơn giản để chống tin giả trên mạng xã hội: thêm "ma sát" kỹ thuật số nhỏ trong quá trình chia sẻ. Thay vì cho phép chia sẻ ngay lập tức chỉ bằng một cú nhấp, các nền tảng có thể chèn một khoản dừng ngắn hoặc thông báo nhắc người dùng suy nghĩ trước khi gửi.

Ý tưởng chính​

Một khoảng dừng nhỏ có thể là một pop-up xác nhận, thời gian chờ vài giây trước khi nút chia sẻ khả dụng, hoặc một thông báo ngắn gợi ý kiểm tra nguồn tin. Mục tiêu là làm chậm hành vi chia sẻ hoàn toàn tự động, khuyến khích người dùng suy xét hơn trước khi nhân rộng nội dung.

Mô hình và kết quả​

Các tác giả (Laura Jahn và Vincent F. Hendricks) xây dựng mô hình máy tính mô phỏng cách thông tin lan truyền trên các nền tảng như X, Bluesky và Mastodon. Kết quả cho thấy ma sát kỹ thuật số có hiệu quả giảm tổng số lượt chia sẻ.

Tuy nhiên, ma sát đơn thuần chưa đủ để cải thiện chất lượng thông tin được chia sẻ. Khi nhóm nghiên cứu bổ sung yếu tố học hỏi — ví dụ một pop-up kèm câu hỏi ngắn về định nghĩa tin sai lệch hoặc hướng dẫn kiểm tra nguồn — thì chất lượng trung bình của các bài được chia sẻ tăng lên rõ rệt.

• Ví dụ về ma sát: hộp xác nhận, độ trễ vài giây, cảnh báo trước khi chia sẻ.
• Yếu tố học hỏi: câu hỏi ngắn, mẹo nhận diện tin giả, liên kết tới chính sách kiểm chứng.

Bước tiếp theo và khuyến nghị​

Nhóm nghiên cứu dự định thử nghiệm chiến lược này trong môi trường thực tế để xem liệu kết quả mô hình có lặp lại ngoài đời hay không. Họ hy vọng các nền tảng mạng xã hội lớn sẽ cân nhắc triển khai và thử nghiệm các can thiệp nhẹ kèm yếu tố giáo dục để giảm tương tác với nội dung kém chất lượng.

Nếu không thể hợp tác trực tiếp với các nền tảng lớn, các nhà nghiên cứu sẽ sử dụng các nền tảng mô phỏng dành cho nghiên cứu để kiểm tra hiệu quả biện pháp.

Nguồn: Laura Jahn và cộng sự, "A perspective on friction interventions to curb the spread of misinformation", npj Complexity (2025). DOI: 10.1038/s44260-025-00051-1

Nguồn: https://techxplore.com/news/2025-11-small-digital-frictions-misinformation.html