Luận văn Thạc sĩ Máy tính: Nghiên cứu phương pháp ngăn chặn phát tán thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội

Chia sẻ: _ _ | Ngày: | Loại File: PDF | Số trang:69

Thêm vào BST

Báo xấu

30
lượt xem 6
download

Download Vui lòng tải xuống để xem tài liệu đầy đủ

Luận văn Thạc sĩ Máy tính "Nghiên cứu phương pháp ngăn chặn phát tán thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội" trình bày các nội dung chính sau: Giới thiệu và đưa ra hướng nghiên cứu bài toán ngăn chặn thông tin sai lệch; Ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội.

Chủ đề:

Bình luận(0) Đăng nhập để gửi bình luận!

Lưu

Nội dung Text: Luận văn Thạc sĩ Máy tính: Nghiên cứu phương pháp ngăn chặn phát tán thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội

BỘ GIÁO DỤC VIỆN HÀN LÂM VÀ ĐÀO TẠO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VI MẠNH TUYÊN Vi Mạnh Tuyên NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NGĂN CHẶN PHÁT TÁN THÔNG TIN SAI LỆCH ĐA CHỦ ĐỀ TRÊN MẠNG XÃ HỘI HỆ THỐNG THÔNG TIN LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH MÁY TÍNH 2021 Hà Nội – 2021
BỘ GIÁO DỤC VIỆN HÀN LÂM VÀ ĐÀO TẠO KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ Vi Mạnh Tuyên NGHIÊN CỨU PHƯƠNG PHÁP NGĂN CHẶN PHÁT TÁN THÔNG TIN SAI LỆCH ĐA CHỦ ĐỀ TRÊN MẠNG XÃ HỘI Chuyên ngành : Hệ thống thông tin Mã số: 8480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGÀNH MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC : 1. TS. TRẦN ĐỨC NGHĨA 2. TS. NGUYỄN VIỆT ANH Hà Nội – 2021
LỜI CAM ĐOAN Tôi là Vi Mạnh Tuyên, học viên khóa 2019B, ngành Máy tính, chuyên ngành Hệ Thống Thông Tin. Tôi xin cam đoan luận văn “Nghiên cứu phương pháp ngăn chặn phát tán thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội” là do tôi nghiên cứu, tìm hiểu và thực hiện dưới sự hướng dẫn của TS. Trần Đức Nghĩa và TS. Nguyễn Việt Anh. Trong quá trình làm luận văn tôi có tham khảo các tài liệu có liên quan và đã ghi rõ nguồn tài liệu tham khảo đó. Tôi xin chịu trách nhiệm về lời cam đoan này. Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Tác giả Vi Mạnh Tuyên
LỜI CẢM ƠN Lời cảm ơn trân trọng đầu tiên em muốn dành tới các thầy cô Học viện khoa học và công nghệ Việt Nam, Viện công nghệ thông tin, Viện Hàn lâm khoa học và công nghệ Việt Nam đã tận tình giảng dạy và truyền đạt những kiến thức quý báu, tạo môi trường học tập, nghiên cứu khoa học nghiêm túc trong suốt thời gian vừa qua, giúp em có những kiến thức chuyên môn nền tảng để làm cơ sở lý luận khoa học cho luận văn này. Đặc biệt em xin chân thành cảm ơn hai thầy TS. Trần Đức Nghĩa và TS. Nguyễn Việt Anh đã định hướng, dìu dắt và hướng dẫn em trong suốt quá trình làm luận văn, sự chỉ bảo của các thầy giúp em tự tin nghiên cứu những vấn đề mới và giải quyết bài toán một cách khoa học. Em xin trân trọng cảm ơn Ban giám hiệu Học viện khoa học công nghệ Việt Nam - Viện Hàn lâm khoa học và công nghệ Việt Nam đã tạo các điều kiện cho em được học tập và làm luận văn một cách thuận lợi. Trong quá trình học tập và thực hiện luận văn, mặc dù thực hiện với tinh thần nghiêm túc, nhưng chắc chắn không tránh khỏi những thiết sót. Em rất mong được sự thông cảm và chỉ bảo tận tình của các thầy cô và các bạn. Hà Nội, ngày tháng năm 2021 Tác giả Vi Mạnh Tuyên
MỤC LỤC DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT .......................................... 7 DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ................................................................. 8 DANH MỤC BẢNG BIỂU .............................................................................. 10 MỞ ĐẦU ........................................................................................................... 1 1. Động lực nghiên cứu ................................................................................... 2 2. Mục tiêu luận văn ....................................................................................... 4 3. Cấu trúc luận văn ........................................................................................ 4 CHƯƠNG 1. CƠ SỞ LÝ THUYẾT ................................................................... 6 1.1 Giới thiệu chung về mạng xã hội (MXH) .................................................. 6 1.1.1 Đặc điểm của MXH ............................................................................ 7 1.1.2 Lợi ích và các tác động của MXH ...................................................... 8 1.2 Tác hại của thông tin sai lệch trên MXH ................................................. 11 1.2.1 Định nghĩa thông tin sai lệch và tính chất của thông tin sai lệch. ...... 11 1.2.2 Tác hại và thực trạng sự phát tán của thông tin sai lệch trên MXH ... 13 1.3 Mô hình ngưỡng tuyến tính (Linear Threshold – LT) .............................. 17 1.4 Mô hình Ngưỡng tuyến tính đa chủ đề (Multiple Topics Linear Threshold – MT-LT) ..................................................................................................... 20 1.5 Kết luận chương ...................................................................................... 24 CHƯƠNG 2. NGĂN CHẶN THÔNG TIN SAI LỆCH ĐA CHỦ ĐỀ TRÊN MẠNG XÃ HỘI ............................................................................................... 25 2.1 Đặt vấn đề ............................................................................................... 25 2.2 Bài toán ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề ...................................... 27 2.2.1 Mô hình và định nghĩa bài toán ........................................................ 27
2.2.2 Biểu diễn mạng xã hội ...................................................................... 31 2.2.3 Tập dữ liệu sử dụng .......................................................................... 32 2.3 Thuật toán Tham lam cải tiến IGA (Impove Greedy Algorithm) ............. 33 2.4 Thuật toán tham lam mở rộng GEA (Greedy Extension Algorithm)........ 38 2.5 Kết luận chương ...................................................................................... 43 CHƯƠNG 3: THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ ................................................ 44 3.1 Cài đặt thử nghiệm .................................................................................. 44 3.1.1 Mục đích thử nghiệm........................................................................ 44 3.1.2 Cài đặt tham số ................................................................................. 45 3.2 Đánh giá hiệu quả của thuật toán trong thiết lập chi phí đơn vị ............... 45 3.3. Đánh giá hiệu quả của thuật toán trong chi phí chung ............................ 48 3.4. So sánh thời gian chạy ........................................................................... 50 3.4.1 So sánh thời gian chạy các thuật toán trong cài đặt chi phí đơn vị .... 50 3.4.2 So sánh thời gian chạy các thuật toán trong cài đặt chi phí chung ..... 52 3.5 Kết luận chương ...................................................................................... 53 KẾT LUẬN ...................................................................................................... 54 TÀI LIỆU THAM KHẢO ................................................................................ 56
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CÁC CHỮ VIẾT TẮT Từ viết tắt Từ chuẩn Diễn giải MT-LT Multiple Topics Linear Mô hình Ngưỡng tuyến tính đa chủ đề Threshold LT Linear Threshold Mô hình Ngưỡng tuyến tính IC Independent Cascade Mô hình Bậc độc lập MXH Social Network Mạng xã hội MMTB Multiple Topics and Đa chủ đề và ràng buộc về ngân sách Budget Constraint GEA Greedy Extension Tham lam mở rộng Algorithm IGA Impove Greedy Algorithm Tham lam cải tiến
DANH MỤC HÌNH VẼ VÀ ĐỒ THỊ Hình 1.3.1. Mô tả quá trình lan truyền thông tin trên mô hình với t = 0 ..... 18 Hình 1.3.2. Mô tả quá trình lan truyền thông tin trên mô hình LT với t = 1 ......................................................................................................................... 19 Hình 1.3.3. Mô tả quá trình lan truyền thông tin trên mô hình LT với t = 2 ......................................................................................................................... 20 Hình 1.4.1. Mô tả quá trình lan truyền thông tin trên mô hình MT- LT với t = 0 ......................................................................................................................... 22 Hình 1.4.2. Mô tả quá trình lan truyền thông tin trên mô hình MT- LT với t = 1 ......................................................................................................................... 23 Hình 1.4.3. Mô tả quá trình lan truyền thông tin trên mô hình MT- LT với t = 2 ......................................................................................................................... 23 Hình 2.2.1.1. Xây dựng mô hình suy giảm từ Knapsack thành MMTB ........... 30 Hình 2.2.3.1. Tập dữ liệu của mạng Epinions ................................................... 33 Hình 2.4.1. Ước tính và cập nhật 𝑓𝑇𝑖 ⊙ {𝑢}, 𝐻𝑖 bằng cách sử dụng cây gốc ... 41 Hình 3.2 a. Hiệu quả các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)=1 trên tập dữ liệu mạng NetHepP ........................................................................................................... 46 Hình 3.2 b. Hiệu quả các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)=1 trên tập dữ liệu mạng Gnutella............................................................................................................ 47 Hình 3.2 c. Hiệu quả các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)=1 trên tập dữ liệu mạng Epinions ........................................................................................................... 47 Hình 3.3 a. Hiệu quả các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)∈ [1.0, 3.0] trên tập dữ liệu mạng Gnutella .................................................................................................. 48 Hình 3.3 b. Hiệu quả các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)∈ [1.0, 3.0] trên tập dữ liệu mạng NetHepP ................................................................................................. 49 Hình 3.3 c. Hiệu quả các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)∈ [1.0, 3.0] trên tập dữ liệu mạng Epinions ................................................................................................. 49 Hình 3.4 a. Thời gian chạy các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)=1 trên tập dữ liệu mạng Gnutella .................................................................................................. 50
Hình 3.4 b. Thời gian chạy các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)=1 trên tập dữ liệu mạng NetHepP ................................................................................................. 51 Hình 3.4 c. Thời gian chạy các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)=1 trên tập dữ liệu mạng Epinions ................................................................................................. 51 Hình 3.4 d. Thời gian chạy các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)∈ [1.0, 3.0] trên tập dữ liệu mạng Gnutella ........................................................................................... 52 Hình 3.4 e. Thời gian chạy các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)∈ [1.0, 3.0] trên tập dữ liệu mạng NetHepP .......................................................................................... 53 Hình 3.4 f. Thời gian chạy các thuật toán với thiết lập 𝑐(𝑣)∈ [1.0, 3.0] trên tập dữ liệu mạng Epinions ........................................................................................... 53
DANH MỤC BẢNG BIỂU Bảng 1. Bảng các ký hiệu ................................................................................... 2 Bảng 2. Tập dữ liệu .......................................................................................... 44
MỞ ĐẦU Mạng xã hội trực tuyến trở thành kênh truyền thông hiệu quả góp phần phát triển kinh tế, xã hội. Trong mạng xã hội, thông tin được lan truyền một cách nhanh chóng. Tính năng này cho phép MXH trở thành công cụ giao tiếp hiệu quả, phục vụ cho nhiều mục đích: Cá nhân, chính trị, văn hóa, maketing,… Bên cạnh đó MXH cũng cho phép lan truyền những thông tin sai lệch một cách nhanh chóng dẫn đến những hiệu ứng xấu và gây thiệt hại kinh tế [1, 2]. Để MXH được người dùng xem như một kênh thông tin đáng tin cậy, điều quan trọng là phải có biện pháp hiệu quả để phát hiện các nguồn thông tin sai lệch và hạn chế sự lan truyền của nó. Các nhà khoa học đã nghiên cứu những giải pháp hiệu quả để ngăn chặn thông tin sai lệch. Trong đó, việc mô hình hóa quá trình lan truyền thông tin trên mạng là nền tảng trong tiếp cận của họ. Kempe và các cộng sự [3] lần đầu tiên đề xuất hai mô hình lan truyền thông tin là Ngưỡng tuyến tính (LT) và Bậc độc lập (IC). Hai mô hình này sau đó được sử dụng rộng rãi đối với các bài toán lan truyền thông tin nói chung [4, 5, 6, 7] và các bài toán ngăn chặn thông tin sai lệch nói riêng [8, 9, 10]. Các bài toán ngăn chặn thông tin sai lệch được xây dựng trên các mô hình này dưới dạng các bài toán tối ưu tổ hợp. Tuy vậy việc nghiên cứu vấn đề này gặp phải thách thức chính là các bài toán này thường là NP-Khó, NP-đầy đủ và việc tính toán hàm mục tiêu là #P-Khó. Do vậy việc tìm giải pháp ngăn chặn thông tin sai lệch trên diện rộng còn hạn chế. Thúc đẩy bởi những hiện tượng trên và yêu cầu bức thiết của việc giải quyết và ngăn chặn những tác hại do tin đồn trên mạng xã hội mang lại. Tác giả đã mạnh dạn chọn đề tài “Nghiên cứu phương pháp ngăn chặn phát tán thông tin sai lệch trên mạng xã hội” với mục tiêu đánh giá một số giải pháp ngăn chặn thông tin trên mạng diện rộng, sử dụng các tập dữ liệu MXH dưới dạng đồ thị được cung cấp bởi [http://snap.stanford.edu/data/] thông qua mô hình Ngưỡng tuyến tính đa chủ đề (Multiple Topics Linear Threshold – MT-LT) [11]. Quá trình lan truyền 1
được cài đặt mô phỏng và các tham số được cài đặt sao cho phù hợp với mục tiêu của luận văn. Tất cả các ký hiệu được sử dụng trong luận văn được đưa ra trong Bảng 1. Bảng 1. Bảng các ký hiệu Notional Description n,m Số đỉnh và số cạnh của đồ thị 𝐺. 𝑁𝑖𝑛 (𝑣), 𝑁𝑜𝑢𝑡 (𝑣) Tập đỉnh vào và tập đỉnh ra của đỉnh v 𝑆 Tập hợp các đỉnh là nguồn thông tin sai lệch 𝐴 Tập hợp các đỉnh bị chặn khỏi mạng 𝑝𝑣𝑖 Ảnh hưởng của đỉnh v lên các đỉnh lân cận bằng chủ đề i 𝛾𝑣𝑖 Ngưỡng kích hoạt của đỉnh v trên chủ đề i 𝐷𝐿𝑇 (𝐺𝑖 , 𝑆𝑖 ) Hàm ảnh hưởng của 𝑆𝑖 trên đồ thị 𝐺𝑖 theo mô hình LT 𝐷(𝐺, 𝑆) Hàm ảnh hưởng tập 𝑆 trên đồ thị 𝐺 theo mô hình MT-LT 𝐺⊙𝐴 Đồ thị sau khi chặn một tập các đỉnh A Tập hợp tất cả các đường đơn giản bắt đầu từ đỉnh 𝑣 trong 𝑃(𝐺, 𝑣) 𝐺 Hàm giảm ảnh hưởng của 𝑆 sau khi chặn trong đồ thị 𝐺 𝜎(G, S, A) theo mô hình MT-LT (hàm mục tiêu). 1. Động lực nghiên cứu Ngăn chặn sự phát tán của thông tin sai lệch là vấn đề đang được nhiều nhà khoa học quan tâm trong thời gian gần đây. Có một chiến lược chung để ngăn chặn thông tin sai lệch là loại bỏ các cạnh/đỉnh đóng vai trò quan trọng trong việc lan truyền thông tin sai lệch. Phương pháp này cũng tương đương với các phương pháp sau: 2
• Sử dụng quyền quản trị của các mạng xã hội để loại bỏ một số tài khoản phát tán thông tin sai lệch. Ví dụ, Twitter đã xóa 125.000 tài khoản bị tình nghi liên quan đến khủng bố vào năm 2016 [12]. • Sử dụng phương pháp lan truyền thông tin tốt để người dùng miễn nhiễm với thông tin xấu [8, 13]. Phương pháp này còn được gọi là tiêm vaccine. Khởi đầu có nghiên cứu này là Khalill và các cộng sự [14]. Họ nghiên cứu bài toán loại bỏ tập các cạnh để hạn chế ảnh hưởng của một nguồn tin cho trước. Họ chứng minh hàm mục tiêu là đơn điệu tăng và có tính chất submodular. Nghiên cứu này được phát triển bởi Nguyễn và các cộng sự [15] trong việc đưa ra các thuật toán xấp xỉ có thể áp dụng được đối với mạng cỡ lớn. Tuy vậy, các thách thức đặt ra đối với nhóm các bài toán hạn chế lan truyền là: 1. Do sử dụng hai mô hình chính là IC và LT nên việc tính toán hàm mục tiêu thường được chỉ ra là #P-Khó (tức là không thể tính toán chính xác hàm mục tiêu trong thời gian đa thức). 2. Các bài toán thường được xây dựng dưới dạng tối ưu tổ hợp NP-Khó, NP-đầy đủ. Do vậy cần có những thuật toán hiệu quả có thể áp dụng với những mạng cỡ lớn phù hợp với sự mở rộng các của mạng xã hội. Gần đây, Dũng và các cộng sự nghiên cứu bài toán Ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề với ràng buộc về ngân sách [11]. Nghiên cứu đã đề xuất thuật toán tham lam cải tiến và thuật toán tham lam mở rộng trên mô hình Ngưỡng tuyến tính đa chủ đề (Multiple Topics Linear Threshold – MT-LT). Xuất phát từ những thực tế nêu trên, tác giả nhận thấy việc nghiên cứu giải pháp ngăn chặn kịp thời sự lan truyền của thông tin sai lệch đa chủ đề trên MXH là cần thiết. Luận văn thực hiện dựa trên mô hình Ngưỡng tuyến tính đa chủ đề (MT-LT). 3
2. Mục tiêu luận văn Tìm hiểu và trình bày các kỹ thuật ngăn chặn thông tin sai lệch trên mạng xã hội, các mô hình và thuật toán ứng dụng trong việc ngăn chặn thông tin phát tán (tiêm vaccine, vô hiệu hóa người dùng và các kết nối,…) trong ứng dụng cụ thể là ngăn chặn luồng thông tin sai lệch đa chủ đề để phù hợp với tình hình thực tế. Luận văn tập trung đưa giải pháp và xây dựng mô hình ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội. Phần lớn các nghiên cứu gần đây chỉ xét một nguồn thông tin sai lệch duy nhất thuộc về một chủ đề nên việc lựa chọn một kịch bản thực tế hơn trong đó thông tin sai lệch về nhiều chủ đề có thể tiếp cận và ảnh hưởng đến người dùng cùng một lúc là cần thiết. Với bài toán trên, luận văn sẽ tập trung thử nghiệm và đánh giá việc ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề với các thuật toán dựa trên mô hình MT-LT. Đối tượng nghiên cứu ở đây cụ thể là các mô hình mạng thực tế với quy mô khác nhau được biểu diễn dưới dạng đồ thị, từ hàng nghìn đến hàng chục nghìn đỉnh và hàng chục nghìn đến hàng trăm nghìn cạnh. Việc lan truyền thông tin được mô phỏng và giả định với các đỉnh lây nhiễm được cài đặt trước. Tập dữ liệu phục vụ thử nghiệm và đánh giá được lấy từ nguồn [http://snap.stanford.edu/data/]. 3. Cấu trúc luận văn MỞ ĐẦU: Giới thiệu và đưa ra hướng nghiên cứu bài toán ngăn chặn thông tin sai lệch. CHƯƠNG 1: Cơ sở lý thuyết: Chương này sẽ giới thiệu những kiến thức tổng quan về mạng xã hội, tìm hiểu những lợi ích và tác hại của thông tin trên mạng xã hội, các mô hình phổ biến và mô hình mới trong việc ngăn chặn thông tin sai lệch trên mạng xã hội. CHƯƠNG 2: Ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội: Chương này trình bày giải pháp ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội ở diện rộng bao gồm: (1) đặt vấn đề, (2) đề xuất bài toán ngăn chặn lan 4
truyền thông tin sai lệch, (3) xây dựng bài toán, xác định độ phức tạp của bài toán và (4) các thuật toán giải quyết. Ngoài ra cũng giới thiệu các tập dữ liệu chuẩn để áp dụng vào bài toán. CHƯƠNG 3: Thử nghiệm và đánh giá: Chương này sẽ thể hiện kết quả thử nghiệm và đánh giá bài toán cũng như mức độ hiệu quả của các thuật toán ứng dụng vào các tập dữ liệu. Dựa trên kết quả đánh giá để tìm cách cải tiến và tìm hướng đi mới cho việc xây dựng mô hình ngăn chặn thông tin sai lệch đa chủ đề trên mạng xã hội. Kết luận: Đưa ra những kết luận, đánh giá và định hướng nghiên cứu tiếp theo. TÀI LIỆU THAM KHẢO: Liệt kê các tài liệu mà luận văn tham khảo trên nhiều nguồn khác nhau. 5
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. 1.1 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
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. 1.1.1 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. a. 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. b. 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. 7
c. 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. d. 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. 1.1.2 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. a. 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
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. c. 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. d. 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. e. 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
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. f. 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. g. 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. MXH góp phần thúc đẩy quá trình hội nhập quốc tế trên lĩnh vực văn hóa của Việt Nam. Các MXH, nhất là MXH xuyên quốc gia như Facebook, Youtube… đã tạo ra những cơ hội, khả năng tiếp xúc, giao lưu văn hóa, thúc đẩy xích lại gần nhau, hiểu biết lẫn nhau giữa dân tộc ta với các dân tộc khác trên thế giới Dù vậy, MXH cũng là “con dao hai lưỡi”. Do nguồn thông tin trên mạng không có ai giám sát, kiểm duyệt nên còn tràn lan rất nhiều thông tin sai lệch, văn hóa phẩm đồi trụy, trong khi giới trẻ còn chưa đủ nhận thức để sàng lọc thông tin, dễ dẫn đến nhận thức lệch lạc. Sử dụng MXH quá nhiều còn dẫn đến mất khả 10