Tác giả: TS Đỗ Anh Đức
Phạm Thị Khánh Ly
Đỗ Hà Anh
Vũ Nguyễn Ngọc Minh
ThS Nguyễn Lê Đình Quý
Trường Đại học Khoa học Xã hội và Nhân văn, Đại học Quốc gia Hà Nội
Tóm tắt
Nghiên cứu phân tích vai trò của thuật toán phân phối thông tin trên mạng xã hội và tác động của nó đến nhận thức của sinh viên. Sử dụng phương pháp hỗn hợp với khảo sát 308 sinh viên và phỏng vấn sâu, kết quả cho thấy tồn tại “nghịch lý nhận thức” khi mức độ sử dụng mạng xã hội cao nhưng hiểu biết về “bong bóng lọc” còn hạn chế. Thuật toán góp phần định hình môi trường thông tin theo hướng cá nhân hóa, làm gia tăng tiếp nhận một chiều và hạn chế tiếp xúc với quan điểm trái chiều. Nghiên cứu cũng phát hiện hiện tượng “ảo tưởng đa dạng thông tin”. Từ đó bài viết đề xuất các hàm ý nhằm nâng cao năng lực tiếp nhận thông tin và hiểu biết về thuật toán.
Từ khóa: thuật toán, bong bóng lọc, nhận thức xã hội, dư luận, sinh viên
Abstract
This study examines the role of algorithmic content distribution on social media and its impact on students’ perception. Using a mixed-method approach with a survey of 308 students and in-depth interviews, the findings reveal a “cognitive paradox”: high social media usage but limited awareness of filter bubbles. Algorithms shape personalized information environments, leading to one-sided exposure and reduced engagement with diverse viewpoints. The study also identifies the phenomenon of “illusion of informational diversity.” Policy implications are proposed to enhance algorithmic literacy and critical information consumption.
Keywords: algorithm, filter bubble, social perception, public opinion, students
1. Giới thiệu
Sự phát triển của mạng xã hội đã làm thay đổi căn bản cách con người tiếp cận thông tin. Thay vì tiếp nhận thông tin một cách tuyến tính, người dùng hiện nay chủ yếu tiếp cận nội dung thông qua các hệ thống đề xuất dựa trên dữ liệu hành vi (Pariser, 2011; Rader & Gray, 2015; Tufekci, 2015).
Cơ chế cá nhân hóa này mang lại trải nghiệm phù hợp hơn với từng cá nhân, nhưng đồng thời cũng làm gia tăng nguy cơ hình thành “bong bóng lọc”, trong đó người dùng chủ yếu tiếp xúc với các quan điểm tương đồng (Sunstein, 2018). Điều này đặt ra những vấn đề quan trọng liên quan đến đa dạng thông tin, tư duy phản biện và sự hình thành dư luận xã hội.
Tại Việt Nam, mức độ sử dụng mạng xã hội rất cao, tạo ra một bối cảnh thuận lợi để nghiên cứu tác động của thuật toán đối với hành vi tiếp nhận thông tin. Các dữ liệu bối cảnh gần đây cho thấy mạng xã hội đã trở thành một phần quan trọng trong đời sống số của người Việt Nam, trong khi các thảo luận trong nước về sinh viên chủ yếu tập trung vào sử dụng mạng xã hội, lan truyền thông tin và rủi ro tin giả (DataReportal, 2025; Lữ & Phạm, 2025). Tuy nhiên, các nghiên cứu thực chứng về tác động của thuật toán đến nhận thức xã hội của sinh viên còn hạn chế. Do đó, nghiên cứu này nhằm làm rõ mối quan hệ giữa thuật toán, bong bóng lọc và hành vi tiếp nhận thông tin của sinh viên.
2. Cơ sở lý thuyết
Thuật toán trong truyền thông số
Thuật toán được hiểu là tập hợp các quy tắc và quy trình xử lý dữ liệu nhằm đưa ra quyết định hoặc đề xuất nội dung cho người dùng (Gillespie, 2014). Trong môi trường mạng xã hội, thuật toán không chỉ mang tính kỹ thuật mà còn đóng vai trò như một cơ chế “gác cổng” mới quyết định nội dung nào được hiển thị và nội dung nào bị loại bỏ (Bozdag, 2013; Tufekci, 2015).
Sự chuyển dịch từ “gác cổng truyền thống” sang “gác cổng thuật toán” làm thay đổi cách con người tiếp cận thông tin, khi trải nghiệm truyền thông ngày càng bị trung gian hóa bởi dữ liệu hành vi, mô hình dự đoán và những cơ chế khó quan sát trực tiếp đối với người dùng (Bucher, 2017; Pasquale, 2015).
Bong bóng lọc (Filter bubble)
Khái niệm “bong bóng lọc” do Pariser (2011) đề xuất, mô tả hiện tượng người dùng bị “bao bọc” bởi các nội dung phù hợp với sở thích, niềm tin và hành vi trước đó. Cơ chế cá nhân hóa khiến người dùng ít tiếp xúc với thông tin trái chiều, từ đó hình thành môi trường thông tin mang tính chọn lọc cao.
Các nghiên cứu thực nghiệm cho thấy cá nhân hóa thuật toán có thể làm giảm mức độ tiếp xúc với quan điểm đa dạng (Bakshy et al., 2015; Flaxman et al., 2016), qua đó ảnh hưởng đến nhận thức và hành vi xã hội. Tuy nhiên, mức độ tác động của thuật toán cần được đặt trong tương quan với hành vi lựa chọn, mạng lưới quan hệ và năng lực nhận biết thuật toán của người dùng.
Buồng vọng âm (Echo chamber)
“Buồng vọng âm” đề cập đến trạng thái trong đó các quan điểm tương đồng được lặp lại và khuếch đại trong một cộng đồng, làm suy giảm sự đa dạng thông tin (Sunstein, 2018). Khác với bong bóng lọc mang tính công nghệ, buồng vọng âm còn chịu tác động từ hành vi xã hội và đặc biệt là xu hướng kết nối với những người có cùng quan điểm (McPherson et al., 2001). Theo Cinelli et al. (2021) mạng xã hội tạo điều kiện cho các cộng đồng đồng nhất phát triển mạnh từ đó làm gia tăng phân cực nhận thức.
Tổng quan nghiên cứu
Các nghiên cứu quốc tế đã cung cấp nền tảng quan trọng để hiểu vai trò của thuật toán trong môi trường truyền thông số. Bakshy et al. (2015) chỉ ra rằng thuật toán của Facebook có xu hướng ưu tiên hiển thị nội dung phù hợp với định hướng chính trị và hành vi trước đó của người dùng, từ đó làm giảm khả năng tiếp cận các quan điểm trái chiều. Tương tự, Flaxman et al. (2016) cho thấy việc cá nhân hóa nội dung trong môi trường trực tuyến góp phần làm gia tăng sự phân mảnh thông tin và hình thành các “cộng đồng nhận thức” tương đối biệt lập.
Ở cấp độ cấu trúc xã hội, McPherson et al. (2001) nhấn mạnh hiện tượng “đồng nhất hóa xã hội” (homophily), theo đó cá nhân có xu hướng kết nối với những người có đặc điểm và quan điểm tương đồng. Khi kết hợp với cơ chế đề xuất của thuật toán, xu hướng này làm gia tăng hiệu ứng “buồng vọng âm”, trong đó các quan điểm cùng chiều được lặp lại và củng cố (Cinelli et al., 2021). Điều này không chỉ ảnh hưởng đến sự đa dạng thông tin mà còn tác động đến quá trình hình thành niềm tin và thái độ của người dùng.
Tại Việt Nam, các tài liệu hiện có chủ yếu nhấn mạnh sự phổ biến của mạng xã hội, hành vi tiếp nhận thông tin của giới trẻ và nguy cơ lan truyền thông tin sai lệch trong mạng lưới sinh viên (DataReportal, 2025; Lữ & Phạm, 2025). Tuy nhiên, các nghiên cứu này chưa đi sâu vào cơ chế vận hành của thuật toán và các hệ quả nhận thức liên quan.
Đặc biệt, các nghiên cứu trong nước chưa khai thác đầy đủ sự khác biệt giữa nhận thức chủ quan của người dùng về môi trường thông tin và cấu trúc khách quan do thuật toán tạo ra. Khoảng trống này mở ra nhu cầu nghiên cứu các cơ chế nhận thức mới, trong đó có hiện tượng mà nghiên cứu này gọi là “ảo tưởng đa dạng thông tin”.
Khoảng trống nghiên cứu
Phần lớn các nghiên cứu về thuật toán, bong bóng lọc và buồng vọng âm được thực hiện trong bối cảnh phương Tây. Trong khi đó, tại Việt Nam, các nghiên cứu thực chứng về nhận thức của sinh viên đối với các cơ chế này còn hạn chế, đặc biệt là trong việc kết hợp giữa dữ liệu định lượng và trải nghiệm cá nhân.
Ngoài ra, các cơ chế nhận thức mới như “ảo tưởng đa dạng thông tin” khi người dùng tin rằng mình tiếp cận thông tin đa chiều nhưng thực tế bị giới hạn vẫn chưa được khai thác sâu trong bối cảnh truyền thông số tại Việt Nam.
3. Phương pháp nghiên cứu
Nghiên cứu được triển khai theo phương pháp hỗn hợp (mixed-methods), kết hợp giữa tiếp cận định lượng và định tính nhằm đảm bảo khả năng phản ánh toàn diện cả xu hướng chung và chiều sâu nhận thức của đối tượng nghiên cứu. Cách tiếp cận này cho phép không chỉ mô tả hiện tượng mà còn giải thích các cơ chế tác động của thuật toán đến hành vi và nhận thức của sinh viên trong môi trường truyền thông số.
3.1. Mẫu nghiên cứu
Khảo sát định lượng được thực hiện trên 308 sinh viên đang theo học tại một số trường đại học trên địa bàn Hà Nội, trong đó tập trung chủ yếu tại các trường thuộc Đại học Quốc gia Hà Nội. Mẫu nghiên cứu được lựa chọn theo phương pháp thuận tiện (convenience sampling), đồng thời có cân nhắc đến sự đa dạng về năm học và lĩnh vực đào tạo nhằm đảm bảo tính đại diện tương đối cho nhóm sinh viên.
Bên cạnh đó, nghiên cứu tiến hành 12 cuộc phỏng vấn sâu nhằm khai thác chiều sâu nhận thức và trải nghiệm của người tham gia. Các đối tượng phỏng vấn bao gồm 10 sinh viên và 2 cá nhân có chuyên môn trong lĩnh vực truyền thông. Để đảm bảo tính ẩn danh và thuận tiện cho phân tích, các đối tượng được mã hóa theo ký hiệu từ PVS01 đến PVS12, kèm theo thông tin cơ bản như giới tính và năm học.
Việc kết hợp giữa hai nhóm dữ liệu cho phép nghiên cứu vừa có khả năng khái quát hóa xu hướng, vừa làm rõ các động lực và cơ chế hành vi nằm phía sau các con số thống kê.
3.2. Công cụ thu thập dữ liệu
Nghiên cứu sử dụng hai công cụ thu thập dữ liệu chính bao gồm bảng hỏi khảo sát và phỏng vấn sâu.
(1) Bảng hỏi khảo sát
Bảng hỏi được thiết kế nhằm thu thập các thông tin liên quan đến thói quen sử dụng mạng xã hội, mức độ nhận thức về thuật toán và hiện tượng “bong bóng lọc”, cũng như hành vi tiếp nhận và xử lý thông tin của sinh viên.
Hệ thống câu hỏi được xây dựng dưới nhiều dạng khác nhau, bao gồm câu hỏi lựa chọn, câu hỏi về tần suất hành vi (ví dụ: thường xuyên - thỉnh thoảng - hiếm khi) và một số câu hỏi mở nhằm ghi nhận quan điểm cá nhân. Trước khi triển khai chính thức, bảng hỏi đã được thử nghiệm trên một nhóm nhỏ sinh viên để điều chỉnh ngôn ngữ và cấu trúc nhằm đảm bảo tính rõ ràng và phù hợp với đối tượng nghiên cứu.
(2) Phỏng vấn sâu
Phỏng vấn sâu được thực hiện theo hình thức bán cấu trúc cho phép người tham gia linh hoạt chia sẻ trải nghiệm và quan điểm cá nhân trong quá trình sử dụng mạng xã hội.
Nội dung phỏng vấn tập trung vào:
- Trải nghiệm tiếp nhận thông tin trên nền tảng số
- Cách thức đánh giá và lựa chọn thông tin
- Nhận thức về sự đa dạng của môi trường thông tin
- Thái độ đối với các quan điểm trái chiều
Mỗi cuộc phỏng vấn kéo dài từ 30 đến 60 phút và được ghi chép phục vụ cho quá trình phân tích.
3.3. Phân tích dữ liệu
Dữ liệu định lượng được xử lý bằng phương pháp thống kê mô tả, bao gồm tính toán tần suất, tỷ lệ phần trăm và so sánh giữa các nhóm câu trả lời nhằm xác định các xu hướng nổi bật trong hành vi và nhận thức của sinh viên.
Đối với dữ liệu định tính, nghiên cứu sử dụng phương pháp phân tích chủ đề (thematic analysis). Các phát biểu từ phỏng vấn được tiến hành mã hóa theo các chủ đề chính như: tiếp nhận thông tin thụ động, phụ thuộc vào thuật toán, xu hướng tránh xung đột, nhận thức về đa dạng thông tin và hành vi kiểm chứng thông tin. Quá trình mã hóa được thực hiện theo hướng quy nạp, cho phép các chủ đề được hình thành trực tiếp từ dữ liệu thay vì áp đặt sẵn khung lý thuyết.
Việc kết hợp hai phương pháp phân tích giúp tăng cường độ tin cậy và tính giá trị của kết quả nghiên cứu, đồng thời cho phép đối chiếu và bổ trợ giữa các nguồn dữ liệu khác nhau.
4. Kết quả nghiên cứu
4.1. Nghịch lý nhận thức
Kết quả khảo sát cho thấy sinh viên có mức độ tiếp xúc rất cao với môi trường truyền thông số, trong đó 75,3% người tham gia cho biết sử dụng mạng xã hội trên 4 giờ mỗi ngày. Điều này phản ánh vai trò ngày càng quan trọng của mạng xã hội trong đời sống hàng ngày của sinh viên, không chỉ như một công cụ giải trí mà còn là nguồn thông tin chính.
Bảng 1. Phân bố thời gian sử dụng mạng xã hội một ngày của sinh viên
Tuy nhiên, trái ngược với mức độ sử dụng cao này, có tới 55,5% sinh viên chưa từng nghe đến khái niệm “bong bóng lọc”, và chỉ một tỷ lệ nhỏ có thể hiểu đúng bản chất của hiện tượng này. Sự chênh lệch này cho thấy tồn tại một “nghịch lý nhận thức”, trong đó việc sử dụng công nghệ không đi kèm với hiểu biết về cơ chế vận hành của nó.
Bảng 2. Mức độ nhận biết thuật ngữ “bong bóng lọc” của đối tượng khảo sát
Phát hiện này cho thấy sinh viên đang tham gia sâu vào môi trường truyền thông số nhưng lại thiếu các công cụ nhận thức cần thiết để hiểu và kiểm soát trải nghiệm thông tin của mình.
4.2. Xu hướng tiếp nhận thông tin thụ động
Phân tích dữ liệu cho thấy hành vi tiếp nhận thông tin của sinh viên có xu hướng thụ động và phụ thuộc đáng kể vào các nội dung được đề xuất bởi thuật toán. Cụ thể, 62,7% người tham gia cho biết họ thường xuyên tiếp nhận nội dung do nền tảng gợi ý, trong khi chỉ 21,5% chủ động tìm kiếm và đối chiếu thông tin từ nhiều nguồn khác nhau. Đáng chú ý, 58,4% sinh viên thừa nhận họ hiếm khi kiểm chứng độ tin cậy của thông tin trước khi tiếp nhận hoặc chia sẻ. Điều này cho thấy sự suy giảm trong vai trò chủ động của người dùng trong quá trình tiếp nhận thông tin.
Kết quả phỏng vấn sâu củng cố cho nhận định này. Một người tham gia chia sẻ: “Em thường chỉ lướt những nội dung có sẵn, vì thấy nó đã phù hợp với mình rồi” (PVS02, nữ, năm 2). Một trường hợp khác cho biết: “Nếu một thông tin xuất hiện nhiều lần thì em sẽ nghĩ nó đúng, nên không kiểm tra lại” (PVS05, nam, năm 3). Những phát biểu này cho thấy thuật toán không chỉ ảnh hưởng đến việc lựa chọn nội dung mà còn định hình thói quen tiếp nhận thông tin theo hướng ngày càng thụ động.
4.3. Biểu hiện của hiện tượng “bong bóng lọc”
Kết quả khảo sát cho thấy sự hiện diện rõ rệt của hiện tượng “bong bóng lọc” trong môi trường thông tin của sinh viên. Cụ thể, 64,9% người tham gia nhận thấy nội dung họ tiếp cận phần lớn phù hợp với sở thích cá nhân, trong khi 57,8% cho biết họ hiếm khi gặp các quan điểm trái chiều. Bên cạnh đó, 49,3% sinh viên cảm nhận rằng đa số người dùng khác có quan điểm tương đồng với mình. Điều này cho thấy môi trường thông tin mà sinh viên tiếp cận có xu hướng đồng nhất hóa cao, làm giảm tính đa dạng của các góc nhìn.
Bảng 3. Mức độ đồng ý với nhận định: Người dùng ít tiếp cận các ý kiến trái chiều trên mạng xã hội
Dữ liệu định tính cung cấp cái nhìn rõ hơn về trải nghiệm này, một người tham gia cho biết: “Nội dung trên feed của em gần như giống nhau, cả về quan điểm lẫn cách nói” (PVS03, nữ, năm 2). Một người khác cũng chia sẻ: “Ít khi em thấy những ý kiến trái chiều xuất hiện, nếu có thì cũng không nhiều” (PVS06, nữ, năm 3).
Những phát hiện này cho thấy người dùng đang bị “bao bọc” trong một môi trường thông tin mang tính chọn lọc cao, trong đó các quan điểm tương đồng được lặp lại và củng cố.
4.4. Suy giảm tư duy phản biện và xu hướng tránh xung đột
Nghiên cứu cũng ghi nhận những dấu hiệu đáng chú ý liên quan đến sự suy giảm trong tư duy phản biện của sinh viên. Cụ thể, 61,2% người tham gia cho biết họ ngại tham gia tranh luận về các chủ đề có quan điểm trái chiều, trong khi 54,6% có xu hướng tin vào những thông tin được lặp lại nhiều lần.
Kết quả phỏng vấn sâu cho thấy nguyên nhân của hiện tượng này không chỉ đến từ môi trường thông tin mà còn liên quan đến yếu tố tâm lý và văn hóa giao tiếp. Một người tham gia chia sẻ: “Em ngại tranh luận vì sợ bị phản ứng lại, nên thường chọn im lặng hoặc bỏ qua” (PVS07, nữ, năm 3). Một trường hợp khác cho biết: “Tranh luận trên mạng dễ gây mâu thuẫn, nên em thường tránh những chủ đề nhạy cảm” (PVS09, nam, năm 2).
Những phát biểu này cho thấy sinh viên có xu hướng ưu tiên sự an toàn trong giao tiếp, từ đó hạn chế việc tiếp cận và đánh giá các quan điểm đa chiều. Điều này góp phần làm suy yếu vai trò của tư duy phản biện trong môi trường truyền thông số.
4.5. Hiện tượng “ảo tưởng đa dạng thông tin”
Một phát hiện đáng chú ý của nghiên cứu là sự tồn tại của hiện tượng “ảo tưởng đa dạng thông tin”. Mặc dù nhiều sinh viên cho rằng họ tiếp cận thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, nhưng nội dung thực tế lại có xu hướng tương đồng và lặp lại.
Sự khác biệt giữa cảm nhận chủ quan và cấu trúc khách quan của môi trường thông tin cho thấy vai trò điều phối trung tâm của thuật toán. Người dùng có thể tiếp cận nhiều “nguồn”, nhưng các nguồn này lại được thuật toán lựa chọn theo cùng một logic cá nhân hóa, dẫn đến sự trùng lặp về nội dung.
Hiện tượng này phản ánh một dạng thiên kiến nhận thức, trong đó người dùng đánh giá cao mức độ đa dạng của thông tin mà mình tiếp cận, trong khi thực tế bị giới hạn trong một phạm vi nhất định.
5. Thảo luận
Kết quả nghiên cứu cho thấy thuật toán không chỉ đóng vai trò như một công cụ kỹ thuật trung gian mà đã trở thành một yếu tố cấu trúc lại môi trường nhận thức của người dùng trong không gian số. Sự tồn tại của “nghịch lý nhận thức” khi mức độ sử dụng cao không đi kèm với hiểu biết tương ứng đã phản ánh một khoảng cách đáng kể giữa tiếp cận công nghệ và năng lực làm chủ công nghệ. Điều này phù hợp với các nghiên cứu về nhận thức thuật toán, khi nhiều người dùng biết rằng nền tảng có cơ chế sắp xếp nội dung nhưng chưa hiểu rõ cách thức các cơ chế này vận hành (Bucher, 2017; Rader & Gray, 2015; Tufekci, 2015).
Ở góc độ hành vi, xu hướng tiếp nhận thông tin thụ động được thể hiện rõ qua cả dữ liệu định lượng và định tính. Việc hơn 60% sinh viên thường xuyên tiếp nhận nội dung do thuật toán đề xuất, kết hợp với việc phần lớn không kiểm chứng thông tin, cho thấy sự dịch chuyển từ mô hình “chủ động tìm kiếm” sang “tiêu thụ thông tin được gợi ý”. Điều này tạo điều kiện cho thuật toán không chỉ lựa chọn nội dung mà còn định hình khung diễn giải thực tại của người dùng.
Hiệu ứng “bong bóng lọc” trong nghiên cứu này không chỉ được xác nhận bằng số liệu mà còn được phản ánh rõ qua trải nghiệm cá nhân. Các phát biểu như “nội dung khá giống nhau” (PVS03) hay việc “hiếm khi gặp ý kiến trái chiều” cho thấy môi trường thông tin của sinh viên có xu hướng đồng nhất hóa cao. Điều này tương đồng với các nghiên cứu trước (Bakshy et al., 2015; Flaxman et al., 2016), nhưng trong bối cảnh Việt Nam, hiện tượng này còn được củng cố bởi yếu tố văn hóa.
Cụ thể, xu hướng tránh xung đột và ưu tiên sự đồng thuận đã làm giảm động lực tiếp cận các quan điểm khác biệt. Như một người tham gia chia sẻ, việc ngại tranh luận khiến họ “chọn im lặng hoặc bỏ qua” (PVS07). Điều này cho thấy “bong bóng lọc” không chỉ là sản phẩm của thuật toán mà còn là kết quả của sự tương tác giữa công nghệ và hành vi xã hội. Nói cách khác, thuật toán khuếch đại những xu hướng đã tồn tại trong văn hóa giao tiếp.
Một đóng góp quan trọng của nghiên cứu là việc nhận diện hiện tượng “ảo tưởng đa dạng thông tin”. Khác với các khái niệm trước đây vốn tập trung vào cấu trúc thông tin, khái niệm này nhấn mạnh sự lệch pha giữa cảm nhận chủ quan và thực tế khách quan. Người dùng tin rằng họ tiếp cận nhiều nguồn thông tin khác nhau, trong khi nội dung thực tế lại có mức độ trùng lặp cao. Điều này có thể được lý giải thông qua lý thuyết thiên kiến xác nhận (Nickerson, 1998), khi cá nhân có xu hướng chú ý và ghi nhớ những thông tin phù hợp với niềm tin sẵn có.
Tổng thể, các kết quả nghiên cứu cho thấy thuật toán đang góp phần tái cấu trúc không gian dư luận theo hướng thu hẹp tính đa dạng và làm suy yếu các điều kiện cần thiết cho tranh luận công khai. Điều này đặt ra những thách thức đáng kể đối với việc duy trì một môi trường thông tin lành mạnh và đa chiều trong bối cảnh truyền thông số.
6. Hàm ý chính sách
Từ các kết quả nghiên cứu, có thể rút ra một số hàm ý quan trọng ở ba cấp độ: cá nhân, giáo dục và nền tảng công nghệ.
Ở cấp độ cá nhân, việc nâng cao năng lực tiếp nhận thông tin (information literacy) là yếu tố then chốt. Sinh viên cần được trang bị kỹ năng nhận diện nội dung do thuật toán đề xuất, khả năng kiểm chứng thông tin và thói quen tiếp cận đa nguồn. Điều này không chỉ giúp giảm thiểu tác động của “bong bóng lọc” mà còn góp phần phát triển tư duy phản biện trong môi trường số.
Ở cấp độ giáo dục, cần tích hợp nội dung giáo dục truyền thông số vào chương trình đào tạo đại học một cách hệ thống. Việc giảng dạy không nên chỉ dừng lại ở kỹ năng sử dụng công nghệ mà cần mở rộng sang hiểu biết về cơ chế vận hành của thuật toán, các thiên kiến nhận thức và tác động xã hội của truyền thông số. Đây là điều kiện cần thiết để thu hẹp khoảng cách giữa sử dụng và hiểu biết công nghệ đã được chỉ ra trong nghiên cứu.
Ở cấp độ nền tảng, các công ty công nghệ cần tăng cường tính minh bạch trong cơ chế đề xuất nội dung. Việc cung cấp cho người dùng thông tin về lý do nội dung được hiển thị, cũng như các tùy chọn kiểm soát thuật toán, có thể giúp nâng cao quyền chủ động của người dùng. Đồng thời, việc thiết kế các cơ chế khuyến khích tiếp cận thông tin đa chiều cũng là một hướng đi cần được xem xét.
Ngoài ra, ở cấp độ chính sách, các cơ quan quản lý cần xây dựng khung pháp lý phù hợp nhằm đảm bảo tính minh bạch và trách nhiệm giải trình của các nền tảng số. Điều này đặc biệt quan trọng trong bối cảnh thuật toán ngày càng có ảnh hưởng sâu rộng đến dư luận xã hội.
7. Kết luận
Nghiên cứu này đã chỉ ra rằng thuật toán phân phối thông tin trên mạng xã hội không chỉ là một công cụ kỹ thuật mà đã trở thành một yếu tố trung tâm trong việc định hình nhận thức xã hội của sinh viên. Thông qua việc kết hợp dữ liệu định lượng và định tính, nghiên cứu đã làm rõ mối quan hệ giữa thuật toán, hiện tượng “bong bóng lọc” và hành vi tiếp nhận thông tin.
Kết quả nghiên cứu cho thấy sự tồn tại của “nghịch lý nhận thức”, xu hướng tiếp nhận thông tin thụ động, sự hiện diện rõ rệt của “bong bóng lọc” và dấu hiệu suy giảm tư duy phản biện. Đặc biệt, nghiên cứu đã đề xuất và bước đầu làm rõ khái niệm “ảo tưởng đa dạng thông tin”, qua đó đóng góp vào việc mở rộng khung lý thuyết về nhận thức trong môi trường truyền thông số.
Tuy nhiên, nghiên cứu vẫn tồn tại một số hạn chế. Phạm vi mẫu nghiên cứu còn giới hạn trong khu vực Hà Nội, do đó chưa phản ánh đầy đủ sự đa dạng của sinh viên trên phạm vi toàn quốc. Bên cạnh đó, dữ liệu chủ yếu dựa trên tự báo cáo, có thể chịu ảnh hưởng của yếu tố chủ quan.
Trong tương lai, các nghiên cứu có thể mở rộng phạm vi khảo sát, kết hợp dữ liệu hành vi thực tế và tiến hành phân tích theo từng nền tảng mạng xã hội cụ thể. Điều này sẽ góp phần làm rõ hơn cơ chế vận hành của thuật toán và tác động của nó đến nhận thức xã hội trong bối cảnh Việt Nam.
Tài liệu tham khảo
Bakshy, E., Messing, S., & Adamic, L. A. (2015). Exposure to ideologically diverse news and opinion on Facebook. Science, 348(6239), 1130-1132.
Bozdag, E. (2013). Bias in algorithmic filtering and personalization. Ethics and Information Technology, 15(3), 209-227.
Bucher, T. (2017). The algorithmic imaginary: Exploring the ordinary affects of Facebook algorithms. Information, Communication & Society, 20(1), 30-44.
Cinelli, M., Morales, G. D. F., Galeazzi, A., Quattrociocchi, W., & Starnini, M. (2021). The echo chamber effect on social media. Proceedings of the National Academy of Sciences, 118(9), e2023301118.
DataReportal. (2025). Digital 2025: Vietnam.
Flaxman, S., Goel, S., & Rao, J. M. (2016). Filter bubbles, echo chambers, and online news consumption. Public Opinion Quarterly, 80(S1), 298-320.
Gillespie, T. (2014). The relevance of algorithms. In T. Gillespie, P. Boczkowski, & K. Foot (Eds.), Media technologies: Essays on communication, materiality, and society (pp. 167-194). MIT Press.
Lữ Thị Mai Oanh, & Phạm Ngọc Thúy Hằng. (2025). Cấu trúc mạng lưới truyền thông xã hội và cơ chế lan truyền thông tin giả trong sinh viên. Tạp chí Cộng sản.
McPherson, M., Smith-Lovin, L., & Cook, J. M. (2001). Birds of a feather: Homophily in social networks. Annual Review of Sociology, 27, 415-444.
Nickerson, R. S. (1998). Confirmation bias: A ubiquitous phenomenon in many guises. Review of General Psychology, 2(2), 175-220.
Pariser, E. (2011). The filter bubble: What the Internet is hiding from you. Penguin Press.
Pasquale, F. (2015). The black box society: The secret algorithms that control money and information. Harvard University Press.
Rader, E., & Gray, R. (2015). Understanding user beliefs about algorithmic curation in the Facebook News Feed. In Proceedings of the 33rd Annual ACM Conference on Human Factors in Computing Systems (pp. 173-182). ACM.
Sunstein, C. R. (2018). Republic: Divided democracy in the age of social media. Princeton University Press.
Tufekci, Z. (2015). Algorithmic harms beyond Facebook and Google: Emergent challenges of computational agency. Colorado Technology Law Journal, 13(2), 203.